机器人 / 具身智能

Surprisingly Robust In-Hand Manipulation: An Empirical Study

Aditya Bhatt, Adrian Sieler, Steffen Puhlmann, Oliver Brock

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

Comments Published in Robotics: Science and Systems 2021. Proceedings at http://www.roboticsproceedings.org/rss17/p089.html Spotlight talk at https://youtu.be/2vwdP4WjGoQ Complete video playlist at https://www.youtube.com/playlist?list=PLb-CNILz7vmt6Ae_yD9i15TrCw0S8bKCn

Journal ref Proceedings of Robotics: Science and Systems, 2021

Study of Signal Temporal Logic Robustness Metrics for Robotic Tasks Optimization

Akshay Dhonthi, Philipp Schillinger, Leonel Rozo, Daniele Nardi

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

Comments 3 pages, 4 figures and 2 tables. Presented in "IROS 2021 Workshop - Benchmarking of robotic grasping and manipulation: protocols, metrics and data analysis"

Learning Based Adaptive Force Control of Robotic Manipulation Based on Real-Time Object Stiffness Detection

Zhaoxing Deng, Xutian Deng, Miao Li

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

Episodic Memory Model for Learning Robotic Manipulation Tasks

Sanaz Behbahani, Siddharth Chhatpar, Said Zahrai, Vishakh Duggal, Mohak Sukhwani

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

An Image Based Visual Servo Approach with Deep Learning for Robotic Manipulation

Jingshu Liu, Yuan Li

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

Comments Accepted by The 6th International Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (IWACIII2019)

Robust Object Manipulation for Tactile-based Blind Grasping

Wenceslao Shaw-Cortez, Denny Oetomo, Chris Manzie, Peter Choong

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

Comments Note the original title of this work was: Object Manipulation using Robotic Hands with Varying Degrees of Grasp Knowledge. It has now been updated thanks to suggestions by the reviewers

Supervised Mixture-of-Experts for Surgical Grasping and Retraction

监督混合专家架构用于手术抓取与牵开

Lorenzo Mazza, Ariel Rodriguez, Rayan Younis, Martin Lelis, Ortrun Hellig, Chenpan Li, Sebastian Bodenstedt, Martin Wagner, Stefanie Speidel

机构 * Department of Translational Surgical Oncology, NCT/UCC Dresden, Faculty of Medicine and University Hospital Carl Gustav Carus, TUD, Dresden, Germany（translational Surgical Oncology部门，NCT/UCC Dresden，医学院和Carl Gustav Carus大学医院，TUD，德累斯顿，德国） ； National Center for Tumor Diseases (NCT), NCT/UCC Dresden, a partnership between DKFZ, Faculty of Medicine and University Hospital Carl Gustav Carus, TUD, and HZDR, Dresden, Germany（肿瘤疾病国家中心（NCT），NCT/UCC德累斯顿，DKFZ、医学院和Carl Gustav Carus大学医院、TUD以及HZDR之间的合作，德累斯顿，德国） ； Faculty of Computer Science, TUD, Dresden, Germany（计算机科学系，TUD，德累斯顿，德国） ； The Center for Tactile Internet with Human-in-the-Loop (CeTI), TUD, Dresden, Germany（带有Human-in-the-Loop的触觉互联网中心（CeTI），TUD，德累斯顿，德国） ； Department of Visceral, Thoracic and Vascular Surgery, Faculty of Medicine and University Hospital Carl Gustav Carus, TUD, Dresden, Germany（visceral、胸腔和血管外科部门，医学院和Carl Gustav Carus大学医院，TUD，德累斯顿，德国） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract,comments)；robot learning(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 本文提出一种监督混合专家架构，用于结构化手术任务，通过轻量动作解码器政策实现复杂操作，展示了在少样本下优于传统方法的性能。

Comments Accepted at Robotics:Science and Systems 2026

Reflex: Enabling Fast and Predictive Vision-Language-Action Models for Reaction-Critical Manipulation

Reflex：面向反应关键型操作的快速且可预测的视觉-语言-动作模型

Yuxuan Chen, Wanruo Zhang, Xiao Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对现有VLA模型忽略动态交互场景的问题，提出面向反应关键型操作的ReflexBench基准与无需大规模机器人数据预训练的ReflexVLA模型，其可提升动态操作性能并保持静态操作精度。

Comments 8 pages, 6 pages

SAFE-CHEM: Uncertainty-Aware Policy Switching for Robust Robotic Chemistry

SAFE-CHEM：面向稳健机器人化学的不确定性感知策略切换

Laura Jones, Shazil Shahzad, Ayesha Sana, Gabriella Pizzuto

机构 * School of Computer Science & Informatics, University of Liverpool（利物浦大学计算机科学与信息学院） ； Department of Chemistry, University of Liverpool（利物浦大学化学系） 纠错

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

AI总结 本研究针对机器人化学实验的安全风险，提出SAFE-CHEM不确定性感知框架，通过混合控制架构在不确定性超阈值时切换至备份控制器，提升任务成功率并减少安全违规，实现零样本仿真到真实的迁移。

LUCID: Latent-Skill Unified Control via Imagined Dynamics for Long-Horizon Humanoid Loco-Manipulation

LUCID：基于想象动力学的潜在技能统一控制用于长程人形机器人移动操作

Cheng Guo, Mingzhe Ni, Angelo Cangelosi, Arash Ajoudani

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

AI总结 该研究针对人形机器人长程移动操作的复杂序列任务，提出分层基于模型的强化学习框架LUCID，经模拟多物体重排实验验证，其任务成功率优于现有基线方法。

DFM-VLA: Iterative Action Refinement for Robot Manipulation via Discrete Flow Matching

DFM-VLA：通过离散流匹配实现机器人操作的迭代动作细化

Jiayi Chen, Wenxuan Song, Jiaxin Fang, Ruiqing Yin, Jingbo Wang, Shuai Chen, Jieyuan Pei, Yikai Qin, Feifan Chen, Haodong Yan, Zhide Zhong, Wen Chen, Yan Wang, Yuxiang Gao, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Institute of Technical Physics, CAS（中国科学院上海技术物理研究所） 纠错

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

AI总结 DFM-VLA通过离散流匹配实现机器人操作中动作token的迭代细化，采用动态概率速度场和双阶段解码策略，提升了动作生成的准确性和效率。

A Hierarchical Approach to Imitation Learning for Manipulation Tasks Requiring Time Varying Forces

针对需要时变力的操作任务的模仿学习的分层方法

Rishabh Shukla, Adithya Santhosh, Shaili Gandhi, Samrudh Moode, Satyandra K. Gupta

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

AI总结 该研究针对接触密集拆卸任务中扩散策略的延迟问题，提出DPA-FTG分层方法，解耦高低频控制，在双手电池拆卸任务上性能优于RDP等基线。

ModPack: An Extensible Teleoperation Interface for Bimanual Mobile Manipulation

ModPack：一种用于双边移动操作的可扩展遥操作接口

Joshua Citron, Renee Zbizika, Zeyi Liu, Shuran Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 针对现有遥操作系统扩展性和适应性不足的问题，提出ModPack可扩展遥操作系统，以统一框架支持多样机器人形式和任务，通过背包集成多种功能，经实验验证其灵活性和可复用性，并开源软硬件设计。

TransDex: Pre-training Visuo-Tactile Policy with Point Cloud Reconstruction for Dexterous Manipulation of Transparent Objects

TransDex：基于点云重建的视觉-触觉政策预训练用于透明物体的精细操作

Fengguan Li, Yifan Ma, Chen Qian, Wentao Rao, Weiwei Shang

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

AI总结 TransDex通过点云重建预训练实现视觉-触觉融合政策，解决透明物体操作中的自遮挡和深度噪声问题，提升真实机器人系统中精细操作性能。

Comments Project page: https://transdex.github.io/

xperception -- Making Robotic Grasping Easier

xperception——让机器人抓取更轻松

Matteo Bortolon, Andrea Caraffa, Alice Fasoli, Fabio Poiesi

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

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

AI总结 研究针对高混合低产量制造中机器人操作灵活性问题，提出零样本6D姿态估计技术xperception，利用CAD模型和基础模型语义特征，基于FreeZe算法实现毫米级精确估计，为相关行业机器人自动化提供了可扩展方案。

Comments White paper published for Ital-IA 2026

Robust In-Hand Manipulation via Priors in Reinforcement Learning and Mechanical Design

通过强化学习和机械设计中的先验知识实现稳健的手中操作

Yifei Chen, Shihan Lu, Ed Colgate, Kevin Lynch

机构 * Center for Robotics and Biosystems, Northwestern University（西北大学机器人与生物系统中心） 纠错

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

AI总结 研究无外部传感的手中操作难题，引入全局抓握质量先验和局部接触几何先验两种互补物理先验，用于多指机器人手操作物体的手中滚动操作学习，显著提升了旋转效率、抓握稳定性和抗干扰能力，增强任务稳健性与模拟到现实的转移。

Comments 25 pages, 15 figures, 9 tables

Idiobionics: The Unification of Privacy and Intelligent Robotic Prostheses

静止仿生学：隐私与智能机器人假肢的统一

Kwesi Afari Darfoor, Patrick M. Pilarski, Bailey Kacsmar

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所） 纠错

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

AI总结 研究聚焦隐私与智能机器人假肢交叉领域，提出“静止仿生学”，通过定义、结合文献阐述及展示潜在攻击，为可穿戴机器人等领域提供开放性研究问题，助力释放机器人假肢等设备潜力。

Comments 8 pages, 3 figures

GeoProp: Grounding Robot State in Vision for Generalist Manipulation

GeoProp：将机器人状态在视觉中进行定位以实现通用操作

Guoyang Zhao, Quanhao Qian, Gongjie Zhang, Wenhao Li, Jiuniu Wang, Xiaowei Lu, Deli Zhao, Ran Xu

机构 * Tongji University（同济大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； HuPan Lab（湖畔实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人操作中本体感觉与视觉缺乏有效对齐问题，提出轻量级GeoProp适配器，通过几何定位、特征采样及FiLM调制等使两者对齐，在多任务中提升策略性能，是具身策略的简单高效归纳偏差。

Comments 21 pages, 8 figures, 11 tables. Project page: https://alibaba-damo-academy.github.io/GeoProp/

LHM-Humanoid: Long-Horizon Human Motion Control for Continuous Object Transport in Cluttered Scenes

LHM-Humanoid：学习一种统一的政策以在多样化的混乱环境中实现长视距人形全身体术操作

Haozhuo Zhang, Jingkai Sun, Michele Caprio, Angelo Cangelosi, Jian Tang, Shanghang Zhang, Qiang Zhang, Wei Pan

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； X-Humanoid ； Peking University（北京大学） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 LHM-Humanoid通过统一政策实现人形在复杂环境中长视距全身体术操作，结合强化学习与知识蒸馏，提升跨场景泛化与鲁棒性。

DSWAM: A Dual-System World Action Foundation Model for Fine-Grained Robot Manipulation

DSWAM：用于细粒度机器人操作的双系统世界行动基础模型

Jian Zhu, Jianjun Zhang, Taiyi Su, Tianbin Liu, Zhangyuan Wang, Kai Xie, Zitai Huang, Chong Ma, Youzhang He, Tianjian Wang, Hanyang Wang, Weihao Ding, Yi Xu

机构 * AIRC, Midea Group（美的集团美云智数） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 研究针对世界行动模型在复杂任务指令分解及VLA与WAM执行能力对比方面的不足，引入DSWAM，通过双系统结合，利用视觉历史和任务提示预测子任务，经多种训练及加速等实现细粒度机器人操作并进行公平对比。

Comments 13 pages, 1 figures

Geometry-Aware Motion Latents for Learning Robust Manipulation Policies

用于学习鲁棒操纵策略的几何感知运动潜变量

Yunchao Zhang, Yijia Weng, Ruizhe Liu, Ming Hu, Leonidas Guibas, Yanchao Yang

机构 * Department of Computer Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究如何学习机器人操纵的运动潜变量，核心方法是通过预测点云在操纵过程中的演变来学习离散运动潜码，贡献是仅用单视图RGB-D输入达先进性能，验证几何预测是关键，且潜码有有效运动抽象能力。

ACE: Agentic Control for Embodied Manipulation via Zero-shot Workflow Reasoning

ACE：通过零样本工作流推理实现具身操纵的智能体控制

Iok Tong Lei, QianZhi Li, Ying Jie Yap, Yujie Zhang, Rui Zhong, Haichao Gui, Xiaolong Liu, Zhidong Deng

机构 * Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北京航空航天大学卓越工程师学院） ； Wuxi Dexteroushands Robotic Technology Co.（无锡灵犀机器人技术有限公司） 纠错

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

AI总结 研究开放式桌面操作，提出ACE零样本工作流推理框架，结合智能体工作流推理与视觉基础接口、可重复使用的拾取和放置原语等技能，经掩码介导视觉动作接口连接语义推理与物理控制，能在线适应多种情况，在复杂任务中表现出色。

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CABTO: Context-Aware Behavior Tree Grounding for Robot Manipulation

CABTO：面向机器人操作的上下文感知行为树接地

Yishuai Cai, Xinglin Chen, Yunxin Mao, Kun Hu, Yaodong Yang, Yuanpei Chen, Wenjing Yang, Ji Wang, Minglong Li

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； PsiBot ； Peking University（北京大学） ； PKU-Psibot Lab（北京大学-PsiBot实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出CABTO框架，通过预训练大模型和上下文反馈，自动构建完整且一致的行为树系统，解决机器人操作中行为树接地的复杂性问题。

VLK: Learning Humanoid Loco-Manipulation from Synthetic Interactions in Reconstructed Scenes

VLK：从重建场景中的合成交互学习人形机器人全身操控

Yen-Jen Wang, Jiaman Li, Sirui Chen, Takara E. Truong, Pei Xu, Pieter Abbeel, Rocky Duan, Koushil Sreenath, Angjoo Kanazawa, Carmelo Sferrazza, Guanya Shi, Karen Liu

机构 * Amazon FAR（亚马逊FAR） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出VLK方法，通过3D高斯泼溅重建室内场景并合成视觉-语言-运动学数据，训练人形机器人全身操控策略，实现从仿真到真实的迁移。

Comments 19 pages, 7 figures, 4 tables

Translation as a Bridging Action: Transferring Manipulation Skills from Humans to Robots

翻译作为桥接动作：将操作技能从人类迁移到机器人

Sijin Chen, Kaixuan Jiang, Haixin Shi, Yanhui Wang, Weiheng Zhong, Haosheng Li, Bo Jiang, Yuxiao Liu, Xihui Liu

机构 * HKU-MMLab（香港大学多媒体实验室） ； ByteDance Seed（字节跳动Seed） 纠错

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

AI总结 提出以相对手腕平移作为桥接动作表示，结合π₀类视觉-语言-动作模型，从人类数据中迁移操作技能到双臂平行夹爪机器人，有效提升迁移效果并随数据量扩展。

Comments Project Page: https://translation-as-a-bridging-action.github.io/

Any-Body Guard: Universal Safeguarding for Manipulation Policies via Action Masking

Any-Body Guard: 通过动作掩蔽实现操作策略的通用安全保障

Alex Beaudin, Hanna Krasowski, Kartik Nagpal, Sanjit A. Seshia, Murat Arcak, Negar Mehr

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出X-Safe方法，在机器人配置空间中直接推理，提供碰撞避免的形式化概率保证，无需额外数据或工程适配即可跨实体迁移。

Frequency-Aware Flow Matching for Continuous and Consistent Robotic Action Generation

频率感知流匹配用于连续且一致的机器人动作生成

Jianing Guo, Fangzheng Chen, Zihao Mao, Wong Lik Hang Kenny, Zhenhong Wu, Yu Li, Yishuai Cai, Yuanpei Chen, Yikun Ban, Kai Chen, Qi Dou, Yaodong Yang, Xianglong Liu, Huijie Zhao, Simin Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； PKU-Psibot Lab（北大-智源机器人实验室） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心） 纠错

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

AI总结 提出频率感知流匹配（FAFM），通过离散余弦变换将离散动作序列转换到频域进行流匹配，并正则化一阶时间导数以生成平滑连续的动作，提升成功率、多模态表达性和运动平滑性。

Movement Primitives in Robotics: A Comprehensive Survey

机器人运动基元：综合综述

Nolan B. Gutierrez, Joseph M. Cloud, William J. Beksi

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The University of Texas at Arlington, Arlington, USA（计算机科学与工程系，德克萨斯理工大学阿灵顿分校，阿灵顿，美国） 纠错

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

AI总结 综述机器人运动基元框架，涵盖从人类示教中编码轨迹的方法，分析弹簧-阻尼系统、概率耦合、神经网络等特性，并讨论应用与挑战。

Comments 105 pages, 3 figures, and 6 tables

Do as I Do: Dexterous Manipulation Data from Everyday Human Videos

Do as I Do: 从日常人类视频中获取灵巧操作数据

Bhawna Paliwal, Haritheja Etukuru, William Liang, Pieter Abbeel, Nur Muhammad Mahi Shafiullah, Jitendra Malik

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出DO AS I DO算法，从单目RGB人类视频中重建手-物交互并重定向到多指灵巧机器人手，生成可执行的操作数据，优于现有方法。

Comments Project website: https://do-as-i-do.com/

Guava: An Effective and Universal Harness for Embodied Manipulation

Guava: 一种有效且通用的具身操作工具框架

Haowen Liu, Xirui Li, Shaoxiong Yao, Peng Shi, Tianyi Zhou, Jia-Bin Huang, Furong Huang, Jiayuan Mao

机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Amazon FAR（亚马逊 FAR） 纠错

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

AI总结 提出Guava框架，通过迭代感知-推理-行动循环、语义动作抽象和多模态观测三大关键设计，将具身操作能力蒸馏到4B开源模型中，在仿真和真实环境中性能媲美前沿专有模型。