机器人 / 具身智能

AnchorRefine: Synergy-Manipulation Based on Trajectory Anchor and Residual Refinement for Vision-Language-Action Models

AnchorRefine：基于轨迹锚点和残差细化的轨迹-锚点与残差细化的视觉-语言-动作模型

Tingzheng Jia, Kan Guo, Lanping Qian, Yongli Hu, Daxin Tian, Guixian Qu, Chunmian Lin, Baocai Yin, Jiapu Wang

机构 * Beijing University of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北航） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AnchorRefine框架，通过分解视觉-语言-动作动作建模为轨迹锚点和残差细化，提升几何和接触精度，实验表明在模拟和现实任务中均取得显著提升。

Comments The authors have decided to withdraw this manuscript because the work requires substantial revision and further experimental validation

DECO: Decoupled Multimodal Diffusion Transformer for Bimanual Dexterous Manipulation with a Plugin Tactile Adapter

DECO：解耦多模态扩散变压器用于配备插件触觉适配器的双臂灵巧操作

Xukun Li, Yu Sun, Lei Zhang, Bosheng Huang, Yibo Peng, Yuan Meng, Haojun Jiang, Shaoxuan Xie, Guocai Yao, Alois Knoll, Zhenshan Bing, Xinlong Wang, Zhenguo Sun

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院） ； School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich, Garching, Germany（慕尼黑技术大学计算与信息学院） ； Department of Shenyang Institute of Computing Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院沈阳计算技术研究所部门） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China（新型软件技术国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 DECO通过解耦多模态输入和触觉适配器，实现了双臂灵巧操作的高效整合与高成功率

Comments 17 pages, 8 figures. Project Page: https://baai-humanoid.github.io/DECO-webpage/

TACTIC: Tactile and Vision Conditioned Contact-Centric Control for Whole-Arm Manipulation

用于全臂操作的触觉和视觉条件下的以接触为中心的控制

Rishabh Madan, Angchen Xie, Samantha Saak, Andres Blanco, Dohyeok Lee, Sarah Grace Brown, Yunting Yan, Mark Zolotas, Jose Barreiros, Tapomayukh Bhattacharjee

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究机构） 纠错

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

AI总结 研究全臂操作问题，提出TACTIC控制器，它采用以接触为中心的混合预测模型，结合多种传感，通过接触雅可比矩阵耦合动力学与运动学，集成到MPC规划器，在模拟和实际任务中表现出色，优于其他方法。

Comments RSS 2026

WristMimic: Full-Body Humanoid Control with Wrist-Guided Manipulation

WristMimic：基于手腕引导操作的全身人形机器人控制

Wongyun Yu, Youngwoon Kim, Minsu Cho

机构 * Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（浦项科技大学） 纠错

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

AI总结 研究如何将人类物体交互演示重定向到物理模拟，提出WristMimic框架，分离无接触身体运动与手部操作，通过手腕引导，让手指从物体跟踪和接触结果学习行为，实验显示该框架在跨手部模型重定向时效果良好。

Comments Accepted to ECCV 2026

Language-Guided Grasping under Partial Observation for Mobile Manipulation in Field Inspection and Maintenance

用于现场检查和维护中移动操作的部分观察下语言引导抓取

Dilermando Almeida, Juliano Negri, Guilherme Lazzarini, Thiago H. Segreto, Ranulfo Bezerra, Gustavo J. G. Lahr, Ricardo V. Godoy, Marcelo Becker

机构 * Department of Mechanical Engineering, Federal University of Uberlândia（联邦大学伯南迪利亚机械工程系） ； Department of Mechanical Engineering, University of São Paulo（圣保罗大学机械工程系） ； Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究生院） ； Faculdade Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein, Hospital Israelita Albert Einstein（艾伯特·爱因斯坦以色列教学与研究学院，艾伯特·爱因斯坦医院） 纠错

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

AI总结 提出用于腿部移动操纵器在部分观察下的语言引导抓取流程，经多步骤处理，在四足机器人上实现并评估，相比基线提高抓取成功率，提升语言引导抓取可靠性。

CaP-X: A Framework for Benchmarking and Improving Coding Agents for Robot Manipulation

CaP-X: 用于基准测试和改进机器人操作编码智能体的框架

Letian Fu, Justin Yu, Karim El-Refai, Ethan Kou, Haoru Xue, Huang Huang, Wenli Xiao, Guanzhi Wang, Dantong Niu, Fei-Fei Li, Guanya Shi, Jiajun Wu, Shankar Sastry, Yuke Zhu, Ken Goldberg, Linxi "Jim" Fan

机构 * nvidia ； stanford（斯坦福大学） ； cmu（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出CaP-X框架，通过CaP-Gym交互环境和CaP-Bench评估，发现编码智能体依赖人工抽象，但通过扩展测试时计算可提升鲁棒性，并推出无需训练的CaP-Agent0和强化学习CaP-RL。

Beyond Independent Manipulation: Individual Fairness-aware Strategic Classification with Peer Imitation

超越独立操纵：具有同伴模仿的个体公平感知策略分类

Xinpeng Lv, Chunyuan Zheng, Yunxin Mao, Renzhe Xu, Jinxuan Yang, Yuanlong Chen, Wangrong Huang, Shaowu Yang, Wenjing Yang, Xinwang Liu, Peng Cui, Haotian Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学学院） ； Institute for Theoretical Computer Science, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学理论计算机科学研究所） ； Information Technology Development, Aetos Capital Group, Sydney（悉尼Aetos资本集团信息技术部） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 提出个体公平感知策略分类（IFSC）框架，通过建模基于个体公平的同伴驱动操纵（模仿邻近被接受同伴），并采用鲁棒学习过程处理同伴可观测性不确定性，以改善个体公平一致性并减轻模仿引起的扭曲。

Comments Accepted by SIGKDD2026

GAPartManip: A Large-scale Part-centric Dataset for Material-Agnostic Articulated Object Manipulation

GAPartManip：面向材料无关铰接物体操作的大规模部件中心数据集

Wenbo Cui, Chengyang Zhao, Songlin Wei, Jiazhao Zhang, Haoran Geng, Yaran Chen, Haoran Li, He Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； CFCS, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Galbot 纠错

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

AI总结 提出大规模部件中心数据集GAPartManip，结合照片级材质随机化和部件级交互姿态标注，通过模块化框架提升深度估计与交互姿态预测，在仿真和真实场景中实现鲁棒的铰接物体操作。

Comments Accepted by ICRA 2025. Project page: https://pku-epic.github.io/GAPartManip/

DeMaVLA: A Vision-Language-Action Foundation Model for Generalizable Deformable Manipulation

DeMaVLA：面向可泛化可变形物体操作的视觉-语言-动作基础模型

Taiyi Su, Jian Zhu, Tianjian Wang, Youzhang He, Zitai Huang, Jianjun Zhang, Chong Ma, Hanyang Wang, Tianjiao Zhang, Munan Yin, Weihao Ding, Yi Xu

机构 * Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 提出DeMaVLA模型，采用VLM骨干与动作专家结合流匹配生成连续动作，通过剪枝Transformer层提升效率，并利用大规模真实世界数据和人类反馈数据聚合训练，实现可变形物体折叠操作的多类别泛化。

Comments 14 pages, 2 figures

Bimanual Robot Manipulation via Multi-Agent In-Context Learning

通过多智能体上下文学习的双臂机器人操作

Alessio Palma, Indro Spinelli, Vignesh Prasad, Luca Scofano, Yufeng Jin, Georgia Chalvatzaki, Fabio Galasso

机构 * Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特技术大学） ； Hessian.AI（黑森AI） 纠错

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

AI总结 提出BiCICLe框架，将双臂操作建模为多智能体主从问题，通过解耦动作空间实现标准LLM的少样本学习，在TWIN基准上平均成功率70.5%，超越无训练基线。

RelayFormer: A Unified Local-Global Attention Framework for Scalable Image and Video Manipulation Localization

RelayFormer: 一种用于可扩展图像和视频篡改定位的统一局部-全局注意力框架

Wen Huang, Jiarui Yang, Tao Dai, Jiawei Li, Shaoxiong Zhan, Bin Wang, Shu-Tao Xia

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； College of Artificial Intelligence, Nankai University（南开大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出RelayFormer统一框架，通过全局局部中继（GLR）令牌和中继注意力机制，适应不同分辨率并统一处理图像与视频，在篡改定位任务中实现高效且性能优越。

Artists' Views on Robotics Involvement in Painting Productions

艺术家对机器人参与绘画创作的看法

Francesca Cocchella, Nilay Roy Choudhury, Eric Chen, Patrícia Alves-Oliveira

机构 * CONTACT Unit, Italian Institute of Technology（意大利理工学院联络单位） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 通过八位抽象艺术家与机器人合作绘画的实证研究，发现人机协作更富趣味性和反思性，提供更大自主性，并激发克服系统限制的新策略。

Comments 10 pages, 9 figures, submitted to RAM special issue: Arts and Robotics

JEPA-WAM: Stage-Level Joint-Embedding Prediction for World-Action Models in Robot Manipulation

JEPA-WAM：机器人操作中世界-动作模型的阶段级联合嵌入预测

Xiao Liu, Yuguang Yang, Xi Wang, Kai Jiang, Cheng Chi, Yong Xu, Wenchao Ding, Yilun Chen, Yan Wang

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

AI总结 该研究针对通用机器人策略未明确建模任务阶段级未来的问题，提出JEPA-WAM模型，在50个RoboTwin 2.0任务上实现90.25%的整体成功率，成功减少了平均执行步骤数。

$ω$-0: A Latent Predictive World Action Model for Concurrent Humanoid Loco-Manipulation

ω-0：一种用于类人机器人协同移动操作的潜在预测世界动作模型

Zhe Li, Zhenzhe Zhang, Yangyang Wei, Wenjie Zhang, Xichen Yuan, Peiyuan Zhi, Gen Li, Xinying Guo, Fengjie Gao, Jianfei Yang, Shanghang Zhang

机构 * NTU（南洋理工大学） ； PKU（北京大学） ； BAAI（北京智源人工智能研究院） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文提出 ω-0 模型，针对类人机器人协同移动操作问题，结合潜在视觉预见与扩散动作生成，在 11 项家庭任务上优于多个基线，还构建了 ω-HOME 数据集。

DynamicWAM: Dual-Path Motion Conditioning for World-Action Models in Dynamic Manipulation

DynamicWAM：面向动态操作的世界-动作模型的双路径运动条件机制

Yunfan Lou, Hewen Gao, Xiyu Zhu, Zhuoran Qiao, Xuan Han, Yifan Yang, Yifan Ye, Boxian Yao, Zhibo Pang

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

AI总结 针对现有世界-动作模型在动态场景中运动感知与响应控制不足的问题，提出采用双路径运动条件机制的DynamicWAM，在DOMINO数据集及12项真实世界任务中均显著优于基线方法。

Comments 18 pages, 9 figures. Project page: https://dynamicwam.github.io/

RoboReact: Agentic Skill Distillation from Generated Egocentric Videos for Generalizable Whole-Body Manipulation

RoboReact：基于生成的自我中心视频的智能体技能蒸馏，实现通用全身操控

Shuliang He, Shuai Wang, Bo Yue, Junchi Teng, Changyu Wang, Guiliang Liu

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

AI总结 本研究提出RoboReact框架，通过生成自我中心视频并结合视觉语言引导的闭环控制，实现人形机器人全身操控技能的通用获取，可在多样场景中稳健执行。

Bridging the Micro--Macro Gap: Frequency-Aware Semantic Alignment for Image Manipulation Localization

弥合微-宏观差距：面向图像操纵本地化的频率感知语义对齐

Xiaojie Liang, Zhimin Chen, Ziqi Sheng, Wei Lu

机构 * School of Computer Science ； Engineering, Sun Yat-sen University Guangzhou China ； Engineering, Sun Yat-sen University 纠错

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

AI总结 本文提出FASA框架，通过自适应双频带DCT模块提取操纵敏感频率特征，结合冻结CLIP表示的补丁级对比对齐学习语义先验，实现传统和扩散生成操纵的精准本地化。

CORE: Common Outcome Regularities from Action-Free Visual Demonstrations for Robot Manipulation

CORE: 从无动作视觉演示中提取机器人操作的共同结果规律

Juyi Sheng, Mingxin Tan, Jincheng Li, Mengyuan Liu

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

AI总结 提出CORE框架，从无动作视觉演示中提取共同结果规律作为视觉目标原型，注入机器人策略提升操作成功率，在多个基准上平均提升3.9至17.0个百分点。

Interaction Dynamics for Dexterous Manipulation

用于灵巧手控制的阻抗MPC与扰动估计

Yongyan Cao

机构 * Voryx Robotic LLC（Voryx机器人有限公司） 纠错

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

AI总结 提出一种执行器无关的阻抗模型预测控制框架，通过代数前馈将肌腱传动简化为常系数双积分器，结合编码器增强卡尔曼扰动估计，实现高精度轨迹跟踪与安全接触力控制。

Choose What to Manipulate: Revealing Data Scaling Laws in Bounding-Box Guided Policies for Semantic Manipulation

学习操控一切：揭示在边界框引导策略中的数据扩展定律

Yihao Wu, Jinming Ma, Junbo Tan, Yanzhao Yu, Shoujie Li, Mingliang Zhou, Diyun Xiang, Xueqian Wang

机构 * Center for Intelligent Control and Telescience, Tsinghua Shenzhen International Graduate School（智能控制与遥科学中心，清华大学深圳国际研究生院） ； Beijing Xiaomi Robot Technology Co., Ltd（北京小米机器人科技有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出利用边界框指令提升语义操控的泛化能力，并揭示数据扩展定律，通过高效数据收集和解耦框架实现85%的成功率。

MorphQuad: Morphable Quadrotor for Superhuman Maneuverability, Manipulation, and Resiliency

MorphQuad：具有超人机动性、操纵性和弹性的可变形四旋翼飞行器

Jose Diaz Peon Gonzalez Pacheco, Jiawei Xu, Andrew Zhao, Hongyu Zhou, Atharva Navsalkar, Andrew Scheffer, Amrith Malli Reddi, Sashreek Shankar, Yuqing Bao, Vasileios Tzoumas

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在实现具有高机动性、操纵性和弹性的飞行器。核心方法是硬件与控制协同设计，让四旋翼飞行器各旋翼系统独立铰接并采用全局稳定控制等。主要贡献是展示了MorphQuad在多方面的优异性能。

TiPToP: A Modular Open-Vocabulary Robot Manipulation System That Plans

TiPToP：一种用于机器人操作的模块化开放式词汇规划系统

William Shen, Nishanth Kumar, Sahit Chintalapudi, Ryan Lindeborg, Jie Wang, Christopher Watson, Edward Hu, Jing Cao, Dinesh Jayaraman, Leslie Pack Kaelbling, Tomás Lozano-Pérez

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

AI总结 TiPToP是一种模块化开放式词汇规划系统，结合预训练视觉模型与任务规划器，通过自然语言指令和RGB图像直接解决多步骤操作任务，实现实时高效的操作规划。

Comments Project website: https://tiptop-robot.github.io

The Reliability of LLMs for Medical Diagnosis: An Examination of Consistency, Manipulation, and Contextual Awareness

大语言模型在医疗诊断中的可靠性：一致性、可操纵性与情境感知能力的检验

Krishna Subedi

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

AI总结 该研究检验Google Gemini 2.0 Flash与OpenAI ChatGPT-4o的医疗诊断可靠性，发现二者虽一致性达100%，但易受无关信息操纵，且情境响应存在差异，提示其医疗应用需临床监督与结构化保障。

GuidedAttention: Interpretable and Correctable Visual Attention for OOD-Robust Robot Manipulation via Imitation Learning

引导注意力：通过模仿学习实现面向OOD鲁棒机器人操纵的可解释和可校正视觉注意力

Masaki Murooka, Ryoichi Nakajo, Keisuke Shirai, Tomohiro Motoda, Hanbit Oh, Ryo Hanai, Yukiyasu Domae

机构 * Artificial Intelligence Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（日本产业技术综合研究所人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 研究针对端到端视觉运动策略中人类难以理解和校正视觉注意力的问题，提出引导注意力框架，通过预测任务相关注意力关键点并结合扩散动作策略，经用户校正后由跟踪模块传播，提升了机器人在OOD条件下的操纵性能。

Comments Project page added

Teaching LLMs String Matching, Backtracking, and Error Recovery to Deduce Bases and Truth Tables for the Combinatorially Exploding Bit Manipulation Puzzles

教LLM字符串匹配、回溯与错误恢复：为组合爆炸的位操作谜题推导基和真值表

Prateek Agnihotri, Sanchit Jain, Prabhat Agnihotri, Aditya Prasad, Shubham Jain

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 提出一种新方法，通过字符串相似性、结构化搜索和自主错误恢复，避免复杂布尔逻辑，解决位操作谜题中的组合爆炸问题，实现96%以上验证准确率。

Comments 22 pages, 4 figures, 2 tables. 7th Place Solution for the NVIDIA Nemotron Model Reasoning Challenge (Kaggle)

Beyond Pairwise Relations: Dynamic Manipulation Hypergraphs for Vision-Based Human Activity Recognition

用于HAR的动态操纵超图：超越成对关系：基于视觉的人类活动识别的动态操纵超图

Fatemeh Ziaeetabar

机构 * School of Mathematics, Statistics and Computer Science, College of Science, University of Tehran（德黑兰大学理学院数学、统计与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 研究基于视觉的人类活动识别中的细粒度操纵问题。提出动态操纵超图框架，通过多特征编码实体、谓词排序超边候选等进行建模。实验表明该方法在HO-F1上优于成对图和静态超图，证明时变高阶关系建模的价值。

Feeling the Unexpected: ResTacVLA for Contact-Rich Manipulation via Residual Tactile Representation

感受意外：通过残差触觉表示实现用于丰富接触操作的ResTacVLA

Pengwei Zhang, Bin Xie, Xinpan Meng, Xinyu Guo, Ce Hao, Fang Deng, Long Cheng, Tiancai Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城） ； Dexmal（德克斯马尔） 纠错

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

AI总结 为解决触觉感知融入视觉语言动作模型时的模态坍塌问题，提出ResTacVLA，将触觉数据转为残差触觉表示，过滤视觉可预测动态，经矢量量化瓶颈离散化，利用视觉先验不确定性自适应控制触觉整合。

Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables. Accepted by IROS 2026, Project page: https://awilekong.github.io/ResTacVLA/

Learning Stable In-Grasp Manipulation in a Non-Dropping Action Space

在非掉落动作空间中学习稳定的抓取内操作

Ha Thang Long Doan, Hikaru Arita, Kazuto Nakashima, Kenji Tahara

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

AI总结 提出将灵巧操作技能分解为多个简单/可分析组件，并利用经典物理和控制理论约束引导学习，实现稳定高效的抓取内重定位/重定向。

Comments This work has been submitted to the Taylor & Francis for possible publication

Worlds in One Demo: A Synthetic Data Engine for Learning Open-World Mobile Manipulation

世界合一演示：用于学习开放世界移动操作的合成数据引擎

Lingxiao Guo, Huanyu Li, Guanya Shi

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

AI总结 研究如何通过合成数据引擎WANDA从单个演示学习开放世界移动操作策略，利用重建背景、重排交互片段、校正状态扩展等方法，实现长期鲁棒性、空间泛化和跨环境泛化，还支持跨实体数据生成。

Comments Project website: https://wanda.lecar-lab.org/

Octopus-inspired Distributed Control for Soft Robotic Arms: A Graph Neural Network-Based Attention Policy with Environmental Interaction

章鱼启发的分布式控制用于软机器人手臂：基于图神经网络的注意力策略与环境交互

Linxin Hou, Qirui Wu, Zhihang Qin, Yongxin Guo, Cecilia Laschi

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

AI总结 本文提出基于图神经网络的注意力策略，用于软机器人手臂在复杂环境中实现目标接触，通过集中训练分散执行范式提升鲁棒性和性能。

Comments 8 pages, 5 figures, 2 tables, accepted by IROS 2026