机器人 / 具身智能

IMPACT: Learning Internal-Model Predictive Control for Forceful Robotic Manipulation

IMPACT：面向强力机器人操控的内部模型预测控制学习

Jiawei Gao, Chaoqi Liu, Peilin Wu, Haonan Chen, Yilun Du

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出IMPACT框架，将强力操控任务解耦为任务规划和基于内部模型的预测控制，通过仿真和实验证明其在成功率、泛化性、安全性和能效上的优势。

Comments Project website: https://gao-jiawei.com/IMPACT/

Kitchen Robotic Manipulation utilizing Foundation Models

基于基础模型的厨房机器人操作

Myung-Hwan Jeon, Sankalp Yamsani, Joohyung Kim

机构 * Kumoh National Institute of Technology（金乌国立技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 本研究提出一种整合多种基础模型的模块化厨房机器人感知流水线，经评估优化后可在杂乱遮挡场景下实现89.12%的ADI，无需环境重训练即可完成餐具处理等家庭操作任务。

Comments Intelligent Service Robotics (ISR)

S2-HWM: Sparse Event-Structured Hierarchical World Model for Long-Horizon Surgical Robot Manipulation

S2-HWM：用于长程外科机器人操作的稀疏事件结构化分层世界模型

Shuzhe Zhang, Xin Zhu, Yinling Qian, Qiong Wang

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对长程外科机器人操作奖励稀疏、进展隐含的问题，提出S2-HWM模型，通过事件证据协调管理器与工作器，在SurRoL的PegTransfer任务上成功率达98.7%，优于基准模型。

RoboSeg: Online Part-Level Semantic Reconstruction for Robotic Manipulation via a Single Eye-in-Hand Camera

RoboSeg：基于单眼在手相机的机器人操作的在线部件级语义重建

Zhaochen Lan, Mengxiang Lin

机构 * School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University（北京航空航天大学机械工程及自动化学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 RoboSeg是无需CAD模型的部件级语义重建系统，结合VLM、TSDF融合与SAM3，实现机器人操作的部件语义索引，在24次物理试验中21次完成综合任务。

Self Supervised Learning from Automatically Generated Demonstrations for Visual Robotic Manipulation

面向视觉机器人操纵的自动生成演示的自监督学习

Andres Rivas, Anselmo R. Cukla, Rodrigo S. Guerra, Bruna V. Guterres, Ricardo B. Grando

机构 * Technological University of Uruguay（乌拉圭技术大学） ； Federal University of Santa Maria（圣玛丽亚联邦大学） ； Federal University of Rio Grande（里奥格兰德联邦大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究提出一种基于ROS 2和Isaac Sim的自监督视觉机器人操纵方法，通过自动生成演示训练卷积网络，在仿真和真实UR5e机器人上验证了其抓取成功率，为视觉操纵提供了低部署成本的方案。

Comments Paper accepted at the ICCAS 2026

DreamTrajectory: Trajectory-Guided Action Generation with World Model Alignment for Mobile Manipulation

DreamTrajectory：面向移动操作的、结合世界模型对齐的轨迹引导动作生成方法

Zheng Yang, Wenjie Zhang, Xiangyu Chen, Wenxuan Song, Xianpeng Wang, Yihang Kang, Wen Chen, Lujia Wang, Renjing Xu, Xiaowen Chu

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 DreamTrajectory是面向移动操作的轨迹引导框架，通过联合预测末端执行器轨迹与全身动作块、结合轨迹世界模型的测试时细化，在MS-HAB及真实任务中大幅提升操作成功率。

CheckVLA: Execution-Time Verification with Action-Conditioned World Model for Long-Horizon Mobile Manipulation

CheckVLA：面向长 horizon 移动操作的基于动作条件世界模型的执行时验证

Yushan Liu, Peibo Sun, Xintao Chao, Zhenyang Yang, Yifan Xie, Lingfeng Zhang, Shoujie Li, Chenyu Tang, Fang Chen, Xiao-Ping Zhang, Wenbo Ding

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 CheckVLA 是基于动作条件世界模型的长 horizon 移动操作执行时验证方法，在 RoboCasa365 上其平均成功率比定期重规划提升 8.5 个百分点，且及时召回率显著优于仅观测及动作打乱的对照方法。

Learning Robust Execution in Robotic Manipulation with Agentic Reinforcement Learning

通过智能强化学习在机器人操作中学习鲁棒执行

Xiaopeng Zhang, Yueyang Weng, Qi Liu, Yongjin Mu, Yanjie Li

机构 * School of Inteligence Science and Engineering, the Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） ； Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University（东北大学机器人科学与工程学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对机器人操作面临的挑战，提出用两个互补指标评估执行质量，构建智能强化学习框架，通过高级决策恢复有效执行，在LIBERO基准测试中提升了执行成功率，增强了执行鲁棒性。

EDAR: Learning Environment-Dependent Action Representations for Robotic Manipulation

EDAR：学习用于机器人操作的环境相关动作表示

Yuecheng Xu, Tong Yang, Jingkai Jia, Chi Zhang, Xuelong Li, Wenqiang Zhang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing, College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院智能信息处理上海市重点实验室） ； TeleAI, China Telecom（中国电信天翼人工智能公司） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对机器人操作中动作表示难的问题，提出EDAR方法，将动作令牌与可执行控制结构和预期视觉后果关联，通过实验证明该方法能改善下游策略学习，突出环境相关动作表示的重要性。

SkillPlug: Unsupervised Skill Mining for Few-Shot Adaptation in Robotic Manipulation

SkillPlug：用于机器人操作中少样本适应的无监督技能挖掘

Zi-han Ding, Ziwei Wang

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对机器人操作中学习可转移视觉运动模仿策略的挑战，提出SkillPlug框架，通过技能调节模块挖掘共享可转移技能库，经自监督学习形成任务共享先验，微调轻量级组件实现少样本适应，提升多任务和少样本适应性能。

Comments 8 pages, 8 figures, published to RA-L

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 8, pp. 9511-9518, Aug. 2026

Context-Aware Force Estimation for Deformable Tool Manipulation in Robotic Environmental Swabbing via Few-Shot Continual Adaptation

通过少样本持续适应实现机器人环境擦拭中可变形工具操作的上下文感知力估计

Siavash Mahmoudi, Chaitainya Kuppar Reddy, Yang Tian, Dongyi Wang

机构 * Department of Biological and Agricultural Engineering, University of Arkansas（阿肯色大学，生物与农业工程系） ； Department of Food Science, University of Arkansas（阿肯色大学，食品科学系） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究机器人环境擦拭中可变形工具操作的接触力估计问题，提出利用本体感知的数据驱动框架，通过比较评估确定循环架构，引入少样本适应策略，实验证明该方法能提高域转移下的鲁棒性，可靠估计力。

PriGo: Test-Time Primitive Guidance to Diffusion and Flow Policies for Adaptive Robotic Manipulation

PriGo：用于自适应机器人操作的扩散和流策略的测试时原语引导

Zezeng Li, Enda Xiang, Thuy Tran, Di Huang, Momath Thiam, Liming Chen

机构 * École Centrale de Lyon（里昂中央理工学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对机器人操作中现有策略泛化性不足问题，提出PriGo框架，引入PANet模块及可微原语引导机制，能在测试时无缝集成到预训练策略，实验证明其提升了扩散和流策略的鲁棒性、执行及泛化能力。

ROBOCYCLE: Autonomous Dual-Arm Robotic Manipulation and Coordination for Recycling Applications

ROBOCYCLE：用于回收应用的自主双臂机器人操作与协调

Rubén de J. Hilario-Cruz, Jesus A. García-González, Enrique Coronado, Arturo E. Cerón-López

机构 * Tecnologico de Monterrey, School of Engineering and Sciences, Department of Computer Science（墨西哥蒙特雷理工大学工程学院与科学学院计算机科学系） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（国家先进工业科学与技术研究院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对城市垃圾处理难题，介绍ROBOCYCLE平台，集成多视图RGB-D感知、基于变压器的实例分割及6自由度抓取规划，有效处理不规则和可变形垃圾，取得高成功率，为现实环境自主垃圾管理提供方案。

RelAfford6D: Relational 6D Affordance Graphs for Constraint-Driven Robotic Manipulation

RelAfford6D：用于约束驱动机器人操作的关系型6D可操作图

Guodong Zhang, Qichen He, Wenyuan Xie, Shaokai Wu, Yanbiao Ji, Qiuchang Li, Bayram Bayramli, Yue Ding, Hongtao Lu

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiaotong University（上海交通大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出RelAfford6D框架，通过构建关系型6D可操作图将语义指令转化为SE(3)位姿约束，并利用运动学约束求解实现零样本操作，在仿真和真实环境中优于数据驱动方法。

SSI-Policy: Learning Structured Scene Interfaces for Vision-Language Robotic Manipulation

SSI-Policy: 学习用于视觉语言机器人操作的结构化场景接口

Kaijun Wang, Zikai Ouyang, Xuping Wu, Jinyi Hong, Wei Pan, Haibo Lu, Jia Pan, Wei Zhang, Linfang Zheng

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； LimX Dynamics 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出SSI-Policy框架，通过统一的结构化场景接口（SSI）联合编码单目深度、语言锚定的物体布局和指令条件化的2D运动轨迹，实现从少量演示中学习机器人操作，在LIBERO基准上仅用10个演示即提升15%性能。

Comments Accepted by 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Wh0: Generative World Models as Scalable Sources of Egocentric Human Hand Manipulation Data

Wh0: 生成式世界模型作为自我中心人类手部操作数据的可扩展来源

Yangtao Chen, Zixuan Chen, Peiyang Wang, Yong-Lu Li, Jing Huo, Jieqi Shi, Yang Gao

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出Wh0框架，利用生成式视频世界模型产生自我中心人-物交互数据集WM-H，通过手部运动重建和视觉编辑转化为机器人可训练监督，提升预训练灵巧VLA模型在真实任务上的零样本成功率。

Comments Under review. The first three authors contributed equally to this work

Flowing With Purpose: Latent Action Guided Flow Matching Policies For Robotic Manipulation

有目的的流动：潜在动作引导的流匹配策略用于机器人操作

Bruno Machado, Alexandre Chapin, Emmanuel Dellandrea, Liming Chen

机构 * École Centrale de Lyon（里昂中央理工学院） ； LIRIS, UMR5205（LIRIS实验室，UMR5205） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出潜在动作引导流匹配（LAFM）框架，通过自适应先验分布库替代固定高斯分布，利用潜在动作模型选择结构对齐的初始化，解决流匹配策略中向量场纠缠问题，在真实机器人部署中成功率提升23.4%。

Bridging Semantics and Kinematics: A Modular Framework for Zero-Shot Robotic Manipulation

桥接语义与运动学：零样本机器人操作的模块化框架

Ali Alabbas, Dipshikha Das, Camillo Murgia, Sainul Ansary, Alaa Elkamash, Philip Long

机构 * Atlantic Technological University（大西洋理工大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种模块化免训练框架，通过视觉感知、语义路由和任务编排三阶段，实现零样本语言引导的机器人操作，在两种零样本实验中达到62%端到端成功率。

Comments Accepted to RO-MAN 2026

PLUME: Probabilistic Latent Unified World Modeling and Parameter Estimation for Multi-Finger Manipulation

PLUME: 多指操作的概率潜在统一世界建模与参数估计

Abhinav Kumar, Soshi Iba, Rana Soltani Zarrin, Dmitry Berenson

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Honda Research Institute USA（本田美国研究所） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出PLUME世界模型，联合学习参数信念演化与条件动力学，通过在线参数推断实现零样本迁移，在螺丝刀旋转等任务中优于现有方法。

Comments 16 pages, 5 figures

HiPi: Reproducible High-Fidelity Piezoresistive Sensors for Robotic Manipulation

HiPi: 用于机器人操作的可复现高保真压阻传感器

Changyi Lin, Raihan Haque, Hui-Ping Wang, Ding Zhao

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； General Motors（通用汽车） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出HiPi系统，通过低串扰读出原理和可复现硬件设计，在双机械臂四阵列2048触觉点场景下实现220Hz读出，将接触几何IoU从0.428提升至0.797。

TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation

TacForeSight：面向接触丰富操作的力引导触觉世界模型

Yujie Zang, Yuhang Zheng, Xian Nie, Yupeng Zheng, Shuai Tian, Songen Gu, Chen Gao, Zining Wang, Shuicheng Yan, Wenchao Ding

机构 * TARS Robotics ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；world model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出TacForeSight框架，通过力条件触觉世界模型预测触觉潜动态，结合预测性触觉条件策略实现高频操作下的主动接触推理，在动态接触干扰下优于现有方法。

HiMem-WAM: Hierarchical Memory-Gated World Action Models for Robotic Manipulation

HiMem-WAM: 用于机器人操作的分层记忆门控世界动作模型

Xiaoquan Sun, Ruijian Zhang, Chen Cao, Yihan Sun, Jiahui Chen, Zetian Xu, Bo Chen, Haijier Chen, Zhen Yang, Jiarun Zhu, Yijun Hong, JingZhe Xu, Jingrui Pang, Mingqi Yuan, Jiayu Chen

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； INFIFORCE ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出分层记忆门控世界动作模型HiMem-WAM，通过分层潜在动作框架和边界触发记忆更新，提升长时域机器人操作的任务相关记忆与泛化鲁棒性。

SoftVTBench: A Safety-Aware Visuo-Tactile Benchmark for Physically Constrained Robotic Manipulation of Deformable Objects

SoftVTBench：用于物理约束下可变形物体机器人操作的安全感知视觉触觉基准测试

Bowen Jing, Mingxin Wang, Ruiyang Hao, Chenchen Ge, Hanwen Shen, Junjie He, Yang Cui, Yiming Hou, Weitao Zhou, Jiawei Wang, Minglei Li, Dandan Zhang, Ding Zhao, Houde Liu, Xiaofan Li, Si Liu, Ping Luo, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence（拓景智能） ； Tsinghua University（清华大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Southeast University（东南大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Simple AI（简单人工智能公司） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 研究物理约束下可变形物体操作，提出SoftVTBench基准测试，通过有限元模拟可变形物体，定义任务套件，分别报告目标成功和安全成功，实现基线并实验，表明仅成功评估高估策略性能，触觉传感可提升安全性。

Qwen-RobotWorld Technical Report: Unifying Embodied World Modeling through Language-Conditioned Video Generation

Qwen-RobotWorld技术报告：通过语言条件视频生成统一具身世界模型

Jie Zhang, Xiaoyue Chen, Anzhe Chen, Dayiheng Liu, Deqing Li, Gengze Zhou, Hale Yin, Haoqi Yuan, Haoyang Li, Jiahao Li, Jiazhao Zhang, Jingren Zhou, Kaiyuan Gao, Kun Yan, Lihan Jiang, Ningyuan Tang, Pei Lin, Qihang Peng, Shengming Yin, Tianhe Wu, Tianyi Yan, Xiao Xu, Yan Shu, Yanran Zhang, Ye Wang, Yi Wang, Yilei Chen, Yixian Xu, Yiyang Huang, Yuxiang Chen, Zekai Zhang, Zhendong Wang, Zixing Lei, Zhixuan Liang, Zihao Liu, Zikai Zhou, Chenxu Lv, Xiong-Hui Chen, Chenfei Wu

机构 * Qwen Team（Qwen团队） 纠错

专题命中 机器人操作 ：world model(title,abstract)；manipulation(abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 提出Qwen-RobotWorld，一种以自然语言为统一动作接口的语言条件视频世界模型，通过双流MMDiT、大规模具身世界知识语料和渐进式课程训练，在机器人操作、自动驾驶等任务中实现物理一致的未来视觉轨迹预测，在多个基准上取得最优结果。

LiLa-WAM: Lightweight Latent Reasoning World-Action Model for Robotic Manipulation

LiLa-WAM：用于机器人操控的轻量级隐式推理世界-动作模型

Fan Yang, Yuting Su, Xiaobo Wang, Yuncheng You, Fugui Fan, Yuting Wu, Minghui Wu, Chenxu Zhao, JiaHong Ning, Peiguang Jing

专题命中 机器人操作 ：robotic(title,abstract)；manipulation(title)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本研究提出轻量级世界-动作模型LiLa-WAM，通过联合未来状态预测与动作生成的紧凑隐式空间设计实现端到端单GPU训练，结合视觉转换令牌完成任务指定，在RoboTwin等任务上取得90.48%的成功率，提升了机器人操控的效率与实用性。

IMBench: A Benchmark for Intuitive Robotic Manipulation

IMBench：直观机器人操作的基准测试

Anurag Maurya, Sukhvansh Jain, Prajwal Avhad, Gautham Balachandran, Ziyi Zhou, Atharva Kshirsagar, Satyam Singh, Bowen Li. Rishabh Mukund, Ritul Singh, Jatin Vira, Suvonil Chatterjee, Devesh K. Jha

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 IMBench旨在评估直观机器人操作这一综合能力，其任务含物理结构推断与动作序列生成。通过35个任务等进行实验，发现视觉语言模型和视觉 - 语言 - 动作模型的不足，为评估和发展物理智能提供基准。

Comments Accepted to SemRob Workshop, RSS 2026. Project Website: https://imbench.org/

On the Efficiency of LoRA Fine-Tuning for Vision-Language-Action Models in Industrial Robotic Manipulation

工业机器人操作中视觉语言动作模型的LoRA微调效率研究

Finn Ferchau, Daniel Pommer, Cristian Axenie

机构 * Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm（纽伦堡乔治·西蒙·欧姆应用技术大学） ； Siemens AG（西门子股份公司） ； Fraunhofer Institute for Integrated Circuits (IIS)（弗劳恩霍夫集成电路研究所） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(title,abstract)；manipulation(title)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 研究工业机器人操作中VLA模型的LoRA微调效率，通过在四个精密装配任务上评估，发现特定LoRA配置不比FFT差，r = 32时性能饱和，均匀分配即可，冻结VLM等会降性能，该方法可减少VRAM且无性能损失。

Comments 12 pages, 5 figures, 3 tables. Accepted at the International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2026); to appear in Springer LNCS

Decoupled Object-Centric Video Understanding for Generating Robotic Manipulation Commands

解耦的以对象为中心的视频理解用于生成机器人操作指令

Thanh Nguyen Canh, Thanh-Tuan Tran, Haolan Zhang, Ziyan Gao, Xiem HoangVan, Nak Young Chong

机构 * School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本北陆先端科学技术大学院大学信息科学学院） ； University of Engineering and Technology, Vietnam National University（越南国立大学工程与技术大学） ； Department of Robotics, Hanyang University（汉阳大学机器人学系） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出解耦动作识别与对象选择的框架，通过TSM分类动作和对象选择算法识别任务相关对象，结合VLM生成精确指令，在Something-Something V2上显著提升性能。

Towards Soft Robotic Exogloves for Musculoskeletal Manipulation to Reduce Pain and Spasticity

迈向用于肌肉骨骼操作以减轻疼痛和痉挛的软机器人外骨骼手套

Antonia Salluce, Maeryn Erdheim, Gailen Davis, Lauren H. Sullivan, Max-William Kanz, Jacqueline Libby

机构 * Department of Mechanical Engineering, Stevens Institute of Technology（机械工程系，史蒂文斯理工学院） ； Faculty of Mechanical Engineering, Stevens Institute of Technology（机械工程学院，史蒂文斯理工学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(title,abstract)；manipulation(title)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 研究针对全球众多受手部痉挛和疼痛影响者，开发能辅助行动并缓解疼痛的软机器人外骨骼手套。核心方法是定制软气动执行器，主要贡献是成功设计、制造并测试执行器，还通过试用用户验证了手套的舒适性和有效性。

Comments 8 pages, 15 figures. To be published in the IEEE RAS/EMBS 11th International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob 2026)

Representation Handoffs for OpenArm-Based Laboratory Mobile Manipulation

基于OpenArm的实验室移动操作的表示交接

Yang Shen, Chonghao Cheng, Ziyi Zhao, Jialuo Zhu, Zhenyi Yi, Qi Zhao, Jian Yang, Yuhui Shi, Chin-Teng Lin

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotics(abstract,comments)；embodied AI(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本研究提出基于OpenArm的实验室移动操作原型，通过表示交接整合多模块，可暴露部署阻碍并为具身系统整合提供调试接口。

Comments Robotics: Science and Systems (RSS) Workshop 2026