机器人 / 具身智能

SIL: Symbiotic Interactive Learning for Language-Conditioned Human-Agent Co-Adaptation

SIL: 语言条件的人机协同适应的共生交互学习

Linus Nwankwo, Bjoern Ellensohn, Christian Rauch, Elmar Rueckert

机构 * Technical University of Leoben（莱博恩技术大学） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出共生交互学习（SIL）框架，实现人类与智能体在共享潜在任务空间中的双向协同适应，通过联合信念状态、FM空间推理和记忆架构，在指令跟随等任务中达到90.4%完成率和0.83信念对齐分数。

BiPneu: Design and Control of a Bipolar-Pressure Pneumatic System for Soft Robots

BiPneu：用于软体机器人的双极气压气动系统的设计与控制

Yu Mei, Xinyu Zhou, Vedant Naik, Alan Gao, Xiaobo Tan

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University（电气与计算机工程系，密歇根州立大学） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种可扩展、高性价比的多通道双极气压气动系统BiPneu，并设计基于混合电-气动模型的双模式滑模控制器（DM-SMC），实现宽范围、精确、快速的压力调节，在软体机器人应用中显著优于MPC和PID控制器。

Comments Full Version of BiPenu, including the supplementary materials

Journal ref IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2026

CapStARE: Capsule-based Sequential Architecture for Robust and Efficient Gaze Estimation

CapStARE: 基于胶囊的序列架构实现鲁棒高效的目光估计

Miren Samaniego, Igor Rodriguez, Elena Lazkano

机构 * University of the Basque Country（巴斯克大学） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CapStARE，结合冻结ConvNeXt骨干、注意力路由胶囊和双GRU解码器，在ETH-XGaze等数据集上实现实时高精度目光估计，兼顾空间鲁棒性与计算效率。

Comments Preprint for Patter Recognition Journal

Sighted by Default: Addressing Implicit Vision Assumptions in Real-Time VLM Assistance for BLV Users

默认以视觉为中心：解决面向盲人和低视力（BLV）用户的实时视觉语言模型（VLM）辅助中的隐含视觉假设问题

Yi Zhao, Siqi Wang, Qiqun Geng, Erxin Yu, Jing Li

专题命中 人机交互与遥操作 ：navigation(abstract)

AI总结 针对现有面向BLV用户的实时VLM辅助工具存在的以视觉为中心的默认偏见问题，提出VIA-Agent模型，其在保持与Doubao相当成功率的同时，缩短了任务时间并减少了对话轮次，提升了用户信任度。

Comments Accepted to UIST 2026

Discrete-symmetry-adapted Markov chain Monte Carlo for the electro-elasticity of polymers: chain taut, collapse, and order

离散对称自适应马尔可夫链蒙特卡洛方法用于聚合物电弹性：链张紧、塌缩与有序

Matthew Grasinger

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotics(abstract)

AI总结 针对介电弹性体中偶极-偶极相互作用导致的高势垒对称能垒采样难题，提出一种利用相邻单体取向反射对称性的对称自适应马尔可夫链蒙特卡洛方法，通过可变大小簇反射实现快速跃迁，揭示了链的场致张紧、塌缩及取向有序转变。

Comments 22 pages, 6 figures

RADAR: Closed-Loop Robotic Data Generation via Semantic Planning and Autonomous Causal Environment Reset

RADAR: 通过语义规划和自主因果环境重置实现闭环机器人数据生成

Yongzhong Wang, Keyu Zhu, Yong Zhong, Liqiong Wang, Jinyu Yang, Feng Zheng

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Spatialtemporal AI（时空人工智能） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract,abstract_cn)；robot learning(abstract)；manipulation(abstract)

AI总结 RADAR通过语义规划和自主因果环境重置实现闭环机器人数据生成，具备高适应性和可扩展性，在仿真和现实部署中均表现出卓越的性能。

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). Project page: https://radar-iros.netlify.app/

Re$^3$Sim: Generating High-Fidelity Simulation Data via 3D-Photorealistic Real-to-Sim for Robotic Manipulation

Re$^3$Sim：通过用于机器人操作的3D逼真的真实到模拟生成高保真模拟数据

Xiaoshen Han, Junqiu Yu, Minghuan Liu, Yilun Chen, Xiaoyang Lyu, Yang Tian, Bolun Wang, Weinan Zhang, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对机器人真实数据收集难题，提出RE$^3$Sim系统，运用3D重建和神经渲染技术重现真实场景，利用特权信息收集专家演示并训练策略，验证管道有效性，仅用模拟数据实现零样本转移，还生成大规模数据集。

DiffPhysCam: Differentiable Physics-Based Camera Simulation for Inverse Rendering and Embodied AI

DiffPhysCam：面向逆渲染与具身智能的可微分基于物理的相机仿真

Bo-Hsun Chen, Nevindu M. Batagoda, Dan Negrut

机构 * Simulation-Based Engineering Lab, University of Wisconsin-Madison（模拟基于工程实验室，威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(title,abstract)；robotics(abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 本文提出DiffPhysCam，一款可微分基于物理的相机模拟器，解决现有虚拟相机局限，支持正向与逆渲染，经实验验证可提升机器人感知性能，还用于自主地面车辆导航的虚拟实验。

Comments 37 pages, 24 figures, and 5 tables. Code of DiffPhysCam-CamCaliExp: https://github.com/DanielYamChen/DiffPhysCam-CamCaliExp Code of DiffPhysCam-NovelViewSynthesis: https://github.com/DanielYamChen/DiffPhysCam-NovelViewSynthesis Data of DiffPhysCam_Data: https://huggingface.co/datasets/DanielYamChen/DiffPhysCam_Data Simulation video: https://youtu.be/gQwSMrdmHJI

TiROD: Tiny Robotics Dataset and Benchmark for Continual Object Detection

TiROD：小型机器人数据集和持续物体检测基准

Francesco Pasti, Riccardo De Monte, Davide Dalle Pezze, Gian Antonio Susto, Nicola Bellotto

机构 * Department of Information Engineering（信息工程系） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title,abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出TiROD数据集，用于评估适用于小型机器人平台的轻量持续学习策略，通过NanoDet检测器测试不同场景下的持续学习挑战。

Comments Accepted at Journal of Intelligent Robotics & Systems

Pipette: An Embodied Simulation Platform, Benchmark, and Data-Efficient Augmentation Framework for Wet-Lab Robotics

面向湿实验室机器人的具身仿真平台、基准测试及数据高效增强框架

Zhe Liu, Huanbo Jin, Zhaohui Du, Zhe Wang, Dongzhan Zhou, Minting Pan, He Xu, Peijia Li, Jiaming Gu, Quan Lu, Qi Wang, Bin Ji, Ting Xiao

机构 * Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of Education（能源化工过程智能制造国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Department of Laboratory Medicine（实验室医学系） ； Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)；robot learning(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 提出Pipette平台，包含可编辑资产、仿真数据增强管道和11任务基准测试，将30次演示的VLA成功率从44.1%提升至74.7%。

Comments 19 pages, 19figures

GrandTour: A Legged Robotics Dataset in the Wild for Multi-Modal Perception and State Estimation

GrandTour: 一种用于多模态感知与状态估计的野外腿式机器人数据集

Turcan Tuna, Jonas Frey, Frank Fu, Katharine Patterson, Tianao Xu, Maurice Fallon, Cesar Cadena, Marco Hutter

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Oxford University（牛津大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title,abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 GrandTour数据集为多模态感知与状态估计提供了大规模野外腿式机器人数据，支持SLAM和高精度状态估计的研究与开发。

Comments Turcan Tuna, and Jonas Frey contributed equally. Submitted to Sage The International Journal of Robotics Research

RobotEQ: Transitioning from Passive Intelligence to Active Intelligence in Embodied AI

RobotEQ：从被动智能到主动智能的具身AI过渡

Kuofei Fang, Xinyi Che, Haomin Ouyang, Shufan Zhang, Xuehao Wang, Qi Liu, Liyi Liu, Chenqi Zhang, Wenxi Cai, Wenyu Dai, Jinyang Wu, Fan Zhang, Haoyu Chen, Bin He, Zheng Lian

机构 * State Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Tongji University（自主智能无人系统国家重点实验室，同济大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； CMVS, University of Oulu（奥卢大学CMVS） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(title,abstract)；robotics(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出RobotEQ基准，评估模型在具身场景中理解并遵守社会规范的能力，实验表明现有模型在主动智能上仍有不足，利用RAG技术可提升性能。

RVN-Bench: A Benchmark for Reactive Visual Navigation

RVN-Bench: 一种用于反应式视觉导航的基准测试

Jaewon Lee, Jaeseok Heo, Gunmin Lee, Howoong Jun, Jeongwoo Oh, Songhwai Oh

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University (SNU) and Automation and Systems Research Institute (ASRI) and Sequor Robotics Inc.（电气与计算机工程系，首尔国立大学（SNU）和自动化与系统研究所（ASRI）以及Sequor机器人公司） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University (SNU) and Automation and Systems Research Institute (ASRI)（电气与计算机工程系，首尔国立大学（SNU）和自动化与系统研究所（ASRI）） ； Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University (SNU) and Automation and Systems Research Institute (ASRI) and Sequor Robotics Inc.（人工智能跨学科项目，首尔国立大学（SNU）和自动化与系统研究所（ASRI）以及Sequor机器人公司） ； Sequor Robotics Inc.（Sequor机器人公司） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 RVN-Bench是一种针对室内移动机器人安全视觉导航的碰撞感知基准测试，通过高保真度场景和标准化工具，支持在线和离线学习，提升导航任务的泛化能力。

Xiaomi-Robotics-1: Scaling Vision-Language-Action Models with over 100K Hours of Real-World Trajectories

小米机器人1：利用超过10万小时的真实世界轨迹扩展视觉语言动作模型

Xiaomi Robotics Team, Jun Guo, Piaopiao Jin, Jason Li, Peiyan Li, Yingyan Li, Futeng Liu, Wanli Peng, Optimus Qin, Yifei Su, Nan Sun, Qiao Sun, Runze Suo, Heyun Wang, Yunhong Wang, Rujie Wu, Caoyu Xia, Lina Zhang, Jack Zhao, Guoliang Chen, Wenlong Chen, Xinze He, Bin Li, Qing Li, Zhuorong Li, Heng Qu, Wenxuan Song, Diyun Xiang, Yifan Xie, Peiran Xu, Hangjun Ye, Wen Ye, Han Zhao, Quanyun Zhou

机构 * Xiaomi Robotics（小米机器人） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 研究提出小米机器人1这一视觉语言动作模型，采用两阶段训练方法，预训练利用大量真实轨迹赋予模型能力，后训练使其与机器人实体及指令对齐。该模型在多基准测试中表现优异，能有效微调，建立新的最先进水平。

Comments Project page: https://robotics.xiaomi.com/xiaomi-robotics-1.html

EmbodiedGen V2: An Agentic, Simulation-Ready 3D World Engine for Embodied AI

EmbodiedGen V2：用于具身人工智能的具有智能体特性、可用于模拟的3D世界引擎

Xinjie Wang, Liu Liu, Taojun Ding, Andrew Choi, Chaodong Huang, Mengao Zhao, Ziang Li, Jackson Jiang, Chunlei Yu, Shengxiang Liu, Wei Xu, Zhizhong Su

机构 * Horizon Robotics（地平线机器人） ； WuwenAI（悟文智能） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(title)；manipulation(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 研究提出EmbodiedGen V2这个用于具身智能的3D世界引擎，通过统一表示解决资产组装问题。其生成环境支持多种任务，评估中资产管道表现良好，强化学习提升了模拟成功率，确立了它作为可扩展模拟基础设施的地位。

Comments Project page: horizonrobotics.github.io/EmbodiedGen

LabRobFail: A Benchmark for Robotic Failure Analysis in Chemical Self-driving Laboratory

LabRobFail：化学自动驾驶实验室中机器人故障分析的基准

Haobo Wang, Baoli Sun, Anqi Zou, Dongsheng Huang, Zelin Lv, Ning Wang, Rui Li, Dongzhan Zhou, Weiyu Guo, Zhihui Wang, Wanli Ouyang

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；embodied agent(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对化学自动驾驶实验室中机器人可靠性受化学实验特性限制、故障数据稀缺及评估协议缺乏等问题，引入LabRobFail框架，通过注入故障构建数据集，开发专门模型，提升故障检测等能力及下游任务成功率。

Comments Under review. Haobo Wang and Baoli Sun contributed equally. Code and data: https://github.com/Su-ISE-2001/SciRobo

Unified Embodied VLM Reasoning with Robotic Action via Autoregressive Discretized Pre-training

通过自回归离散预训练实现机器人动作的统一具身VLM推理

Yi Liu, Sukai Wang, Dafeng Wei, Xiaowei Cai, Linqing Zhong, Jiange Yang, Guanghui Ren, Jinyu Zhang, Maoqing Yao, Chuankang Li, Xindong He, Liliang Chen, Jianlan Luo

机构 * AgiBot Research（AgiBot研究机构） ； AgiBot（AgiBot公司） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出ERIQ基准和FACT模型，通过统一空间优化推理与动作，提升机器人在开放环境中的泛化与精确执行能力。

Benchmarking the Safety of Large Language Models for Robotic Health Attendant Control

对大型语言模型在机器人健康护理员控制中的安全性的基准测试

Mahiro Nakao, Kazuhiro Takemoto

机构 * Kyushu Institute of Technology（九州工业技术大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文通过270条有害指令评估72个LLM，在模拟环境中测试其安全性，发现模型大小和发布日期影响安全性能，专有模型更安全，但医疗领域微调和提示防御策略效果有限，需将安全性作为首要考量。

Comments 20 pages, 9 figures, 3 tables, 8 pages supplementary material

ManipArena: Comprehensive Real-world Evaluation of Reasoning-Oriented Generalist Robot Manipulation

ManipArena: 通用机器人操作的综合现实世界评估

Yu Sun, Meng Cao, Yang Ping, Kaidong Zhang, Qingxuan Chen, Rongtao Xu, Liangwang Ruan, Xuecheng Chen, Dongxiu Liu, Yunxiao Yan, Zunnan Xu, Runze Xu, Charles Yang, Peilun Zhang, Xiaofan Li, Ruyi Gan, Liang Ma, Yuehao Yin, Jincheng Yu, Lufang Chen, Yuxin Liang, Peng Zhai, Hao Wang, Ivan Laptev, Ian Reid, Qian Wang, Xiaodan Liang

机构 * SYSU（中山大学） ； X SQUARE ROBOT ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Thsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 ManipArena通过标准化框架解决现有评估不足问题，提供真实场景下的多任务测试与多级泛化能力，支持长时移动操作与传感诊断，促进视觉-语言-动作模型和世界模型的发展。

Comments Technical report for CVPR 2026 Challenge ManipArena

Formalisms for Robotic Mission Specification and Execution: A Comparative Analysis

机器人任务规范与执行的正式方法：比较分析

Gianluca Filippone, Sara Pettinari, Patrizio Pelliccione

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文比较了四种机器人任务规范形式化方法，分析其在任务描述中的适用性、表达能力和工具支持，为设计鲁棒且适应性强的机器人任务提供指导。

Foundation Models in Robotics: A Comprehensive Review of Methods, Models, Datasets, Challenges and Future Research Directions

机器人中的基础模型：方法、模型、数据集、挑战及未来研究方向的全面综述

Aggelos Psiris, Vasileios Argyriou, Evangelos K. Markakis, Panagiotis Sarigiannidis, Efstratios Gavves, Kostas Bekris, Arash Ajoudani, Georgios Th. Papadopoulos

机构 * Department of Informatics and Telematics, Harokopio University of Athens（信息与电信系，哈罗科比欧大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文综述了机器人中基础模型的发展，涵盖方法、模型、数据集、挑战及未来方向，分析了不同阶段的研究演变及关键方面。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 07/2026

CONTACT: CONtact-aware TACTile Learning for Robotic Disassembly

CONTACT: 基于接触感知的触觉学习用于机器人拆解

Yosuke Saka, Jyun-Chi Hu, Adeesh Desai, Zhiyuan Zhang, Bihao Zhang, Quan Khanh Luu, Md Rakibul Islam Prince, Minghui Zheng, Yu She

机构 * Department of Industrial Engineering, Purdue University（工业工程系，普渡大学） ； Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University（机械工程系，德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 CONTACT通过对比视觉、触觉RGB和触觉力场三种感知配置，发现触觉力场在机器人拆解任务中表现最佳，尤其在接触依赖和变形场景中效果显著。

Comments Accepted to IROS 2026. Project page: https://vict0rhu.github.io/CONTACT-Website/

Marinarium: A Modular Experimental Facility for Reproducible Maritime and Space-Analog Field Robotics

Marinarium：一个将海洋机器人带向海岸的新竞技场

Ignacio Torroba, David Dorner, Victor Nan Fernandez-Ayala, Mart Kartasev, Joris Verhagen, Elias Krantz, Gregorio Marchesini, Carl Ljung, Pedro Roque, Chelsea Sidrane, Linda Van der Spaa, Nicola De Carli, Petter Ogren, Christer Fuglesang, Jana Tumova, Dimos V. Dimarogonas, Ivan Stenius

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 Marinarium是一个结合水下和空中操作区域的模块化研究设施，旨在通过仿真、实验室验证和现场条件的结合，推动海洋和太空机器人研究。

A Four-Tier Communication Architecture and Sim-to-Real Validation of a Graphical Open-Source Platform for Robotic Engineering Education

用于机器人工程教育的四层通信架构与图形化开源平台的仿真到现实验证

Thien Tran, Khang Duong, Minh Tran, Jonathan Kua, Thuong Hoang, Jiong Jin

机构 * Deakin University（德金大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Swinburne University of Technology（斯威本科技大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对大学实验室中机械臂教育规模化面临的商业数字孪生成本高和ROS门槛高的问题，提出一种四层通信架构，基于图形化开源平台（GOSP）实现虚拟环境与物理机器人的数据桥接，并通过仿真到现实验证其硬件无关的可行性。

Comments 4 pages, 4 figures, accepted paper on the 24th IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN), 26-29 July, 2026, Melbourne, Australia

ScanBot: A Benchmark for Precision Robotic Surface Scanning with Industrial Laser Profilers

ScanBot: 一种用于工业激光轮廓仪精密机器人表面扫描的基准

Zhiling Chen, Yang Zhang, Fardin Jalil Piran, Qianyu Zhou, Jiong Tang, Farhad Imani

机构 * University of Connecticut（康涅狄格大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title)；robot learning(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出ScanBot基准，用于机器人工业激光轮廓仪的高精度表面扫描，包含二十个物体、六类任务，评估方法分为传感器参数推荐和轨迹生成两阶段。

Comments 9 pages, 7 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

AssemLM: A Spatial Reasoning Multimodal Large Language Model for Robotic Assembly

AssemLM: 用于机器人装配的空间推理多模态大语言模型

Zhi Jing, Jinbin Qiao, Ouyang Lu, Jicong Ao, Shuang Qiu, Huazhe Xu, Yu-Gang Jiang, Chenjia Bai

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究所（TeleAI），中国电信） ； Tianjin University（天津大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出AssemLM，一种融合装配手册、点云和文本指令的多模态大语言模型，通过专用点云编码器提取几何与旋转特征，实现精确的6D装配位姿推理，并构建含90万样本的AssemBench基准，在真实机器人装配任务中取得最优性能。

Comments Project Page: https://assemlmhome.github.io/

ReaDy-Go: Real-to-Sim Dynamic 3D Gaussian Splatting Simulation for Environment-Specific Visual Navigation with Moving Obstacles

ReaDy-Go: 面向动态障碍物环境特定视觉导航的实到仿动态3D高斯泼溅仿真

Seungyeon Yoo, Youngseok Jang, Dabin Kim, Youngsoo Han, Seungwoo Jung, H. Jin Kim

机构 * Department of Aerospace Engineering, Seoul National University（首尔国立大学航空航天工程系） ； InnoCORE AI-Transformed Aerospace Research Center, KAIST（韩国科学技术院（KAIST）人工智能赋能航空航天研究中心） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV；robotics(comments)

AI总结 提出ReaDy-Go仿真管线，通过将静态3D高斯场景与动态人体高斯障碍物结合生成逼真动态场景，并训练导航策略，有效缩小仿真到现实的差距并处理移动障碍物。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Project page: https://syeon-yoo.github.io/ready-go-site/

HA-VLN 2.0: An Open Benchmark and Leaderboard for Human-Aware Navigation in Discrete and Continuous Environments with Dynamic Multi-Human Interactions

HA-VLN 2.0：面向离散与连续环境中动态多人交互的人类感知导航开放基准与排行榜

Yifei Dong, Fengyi Wu, Qi He, Lingdong Kong, Heng Li, Minghan Li, Zebang Cheng, Yuxuan Zhou, Jingdong Sun, Qi Dai, Alexander G Hauptmann, Zhi-Qi Cheng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 提出HA-VLN 2.0统一基准，通过标准化任务、HAPS 2.0数据集与模拟器、16844条社会指令基准测试及真实机器人实验，证明显式社会建模提升导航鲁棒性并减少碰撞。

Comments Accepted to IROS 2026. 35 pages, 20 figures, website: https://uwmilab.github.io/HA-VLN-webpage/

WiWorld-RealData: A Real-World Multi-Modal Dataset for 6G Wireless World Models

WiWorld-RealData：用于6G无线世界模型的真实世界多模态数据集

Yinyin Jiao, Huixin Xu, Jianhua Zhang, Yuelong Qiu, Jingjing Wang, Shaoyi Liu, Yuxiang Zhang, Li Yu, Xuebin Sun, Guangyi Liu

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；navigation(abstract)

AI总结 提出WiWorld-RealData数据集，包含3.7 GHz和6.775 GHz的信道冲激响应、多视角图像、全景图像、LiDAR点云、毫米波雷达记录和GNSS轨迹，支持环境辅助的信道预测，路径损耗预测MAE为2.02 dB。

Comments 6 pages, 6 figures, 3 tables

NVIDIA OmniDreams: Real-Time Generative World Model for Closed-Loop Autonomous Vehicle Simulation

NVIDIA OmniDreams：用于闭环自动驾驶仿真的实时生成式世界模型

NVIDIA, :, Aarti Basant, Amlan Kar, Despoina Paschalidou, Fangyin Wei, Francesco Ferroni, Guillermo Garcia Cobo, Haithem Turki, Huan Ling, Jaewoo Seo, James Lucas, Jay Zhangjie Wu, Jialiang Wang, Jonathan Lorraine, Jun Gao, Kai He, Katarina Tothova, Kevin Xie, Michał Tyszkiewicz, Qi Wu, Riccardo de Lutio, Ruilong Li, Sanja Fidler, Seung Wook Kim, Tianchang Shen, Tianshi Cao, Tobias Pfaff, William Lew, Xindi Wu, Xuanchi Ren, Yifan Lu, Yuxuan Zhang, Zan Gojcic, Zian Wang

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 提出OmniDreams，一个基于Cosmos扩散模型训练的基础生成式世界模型，通过自回归生成动作条件视频，实现闭环仿真中复杂长尾场景的实时合成，并验证其在策略模型训练中的有效性。