机器人 / 具身智能

Embodied AI with Foundation Models for Mobile Service Robots: A Systematic Review

基于基础模型的具身AI在移动服务机器人中的应用：系统综述

Matthew Lisondra, Beno Benhabib, Goldie Nejat

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

AI总结 本文系统综述了基础模型在移动服务机器人中的应用，探讨了其在具身AI中的整合、核心挑战及未来研究方向。

Comments v2: Expanded systematic review; resubmitted to Robotics

Journal ref Robotics 2026, 15(3), 55

A Recipe for Efficient Sim-to-Real Transfer in Manipulation with Online Imitation-Pretrained World Models

Yilin Wang, Shangzhe Li, Haoyi Niu, Zhiao Huang, Weitong Zhang, Hao Su

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of California, San Diego（计算机科学与工程系，加州大学圣地亚哥分校） ； School of Data Science and Society, University of North Carolina at Chapel Hill（数据科学与社会学院，北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Department of Mechanical Engineering, University of California, Berkeley（机械工程系，加州大学伯克利分校） ； Hillbot Inc.（Hillbot公司） 纠错

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

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

Xiaomi-Robotics-U0: Unified Embodied Synthesis with World Foundation Model

小米机器人-U0：基于世界基础模型的统一具身合成

Xinghang Li, Jun Guo, Qiwei Li, Long Qian, Hang Lai, Yueze Wang, Hongyu Yan, Jiahang Cao, Xi Chen, Jingen Qu, Jiaxi Song, Nan Sun, Hanye Zhao, Futeng Liu, Wanli Peng, Heyun Wang, Yunhong Wang, Caoyu Xia, Jack Zhao, Diyun Xiang, Hangjun Ye, Heng Qu, Huaping Liu, Jason Li

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)；world model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 研究针对基础模型应用于具身场景受限问题，提出小米机器人-U0多模态自回归模型，将具身生成扩展为基础图像和视频生成的形式，联合优化多种生成任务，在多方面取得领先成果，证明基础世界模型可用于具身智能。

Deform360: A Massive Multi-view Visuotactile Dataset for Deformable World Models

Deform360：面向可变形世界模型的大规模多视图视觉触觉数据集

Hongyu Li, Wanjia Fu, Xiaoyan Cong, Zekun Li, Binghao Huang, Hanxiao Jiang, Xintong He, Yiqing Liang, Rao Fu, Tao Lu, Srinath Sridhar, Kevin A. Smith, George Konidaris, Yunzhu Li

机构 * Brown University（布朗大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 针对可变形物体世界建模缺乏大规模真实数据的问题，构建含多视图视觉与触觉信息的Deform360数据集，评估现有主流世界模型，为相关研究提供基准。

Comments Accepted by ECCV 2026

Humanoid-OmniOcc: Stereo-Based Full-View Occupancy Dataset for Embodied AI

Humanoid-OmniOcc：面向具身智能的立体全景占用数据集

Xianda Guo, Bohao Zhang, Chenwei Huang, Shiyuan Chen, Ruilin Wang, Yiqun Duan, Cong Yang, Qin Zou, Wei Sui

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； D-Robotics（地瓜机器人） ； Soochow University（苏州大学） ； UTS（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 针对现有占用数据集局限于自动驾驶场景的问题，提出面向人形机器人的大规模全景立体占用数据集Humanoid-OmniOcc，采用Real2Sim2Real闭环范式，并设计立体引导占用模型，在模拟和真实环境中均优于单目基线。

ERQA-Plus: A Diagnostic Benchmark for Reasoning in Embodied AI

ERQA-Plus：具身AI推理的诊断基准

Hong Yang, Basura Fernando

机构 * Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 提出ERQA-Plus基准，包含1766个基于机器人中心图像的问答实例，覆盖感知、动作、社交、导航和常识推理，用于诊断具身AI的推理能力。

Comments under review at NeurIPS

CropCraft: A Procedural World Generator for Robotic Simulation of Agricultural Tasks

CropCraft：用于农业任务机器人仿真的程序化世界生成器

Riccardo Bertoglio, Cyrille Pierre, Johann Laconte, Roland Lenain

机构 * Institut National de la Recherche Agronomique（法国国家农业科研院） 纠错

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

AI总结 提出基于Blender和Python的开源程序化世界生成器CropCraft，通过YAML配置生成多样化农田场景，支持间作、葡萄园和杂草田，并生成带标注的3D仿真环境，用于农业机器人感知和导航算法开发。

Journal ref IROS 2025 Workshop on Agricultural Robotics and Automation: Driving Innovation in Agri-Food Systems, Oct 2025, Hangzhou, China

The Yes-Man Syndrome: Benchmarking Abstention in Embodied Robotic Agents

顺从综合征：具身机器人代理中的退避基准测试

Doguhan Yeke, Elif Su Temirel, Ananth Shreekumar, Brandon Lee, Dongyan Xu, Z Berkay Celik

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Bilkent University（比尔肯特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种用于具身机器人代理的退避基准测试框架RoboAbstention，通过五种机器人数据集中的图像生成退避指令，评估了多个前沿VLMs在退避任务中的表现，并探讨了改进退避性能的方法。

From Seeing to Simulating: Generative High-Fidelity Simulation with Digital Cousins for Generalizable Robot Learning and Evaluation

从感知到模拟：利用数字亲属进行生成高保真模拟，用于可推广的机器人学习与评估

Jasper Lu, Zhenhao Shen, Yuanfei Wang, Shugao Liu, Shengqiang Xu, Shawn Xie, Jingkai Xu, Feng Jiang, Jade Yang, Chen Xie, Ruihai Wu

机构 * Peking University（北京大学） ； Lightwheel 纠错

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

AI总结 本文提出一种生成框架，将真实世界全景映射到高保真模拟场景，并通过语义和几何编辑合成多样化的亲属场景，结合高质量物理引擎和真实资产，支持交互式操作任务，并通过多房间拼接构建一致的大规模环境，验证了平台的保真度和数据扩展对泛化能力的提升。

EmbodiedGovBench: A Benchmark for Governance, Recovery, and Upgrade Safety in Embodied Agent Systems

EmbodiedGovBench: 一种用于具身代理系统治理、恢复和升级安全性的基准

Xue Qin, Simin Luan, John See, Cong Yang, Zhijun Li

机构 * School of Software, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学软件学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical and Computer Sciences, Heriot-Watt University, Malaysia Campus（赫瑞-瓦特大学马来西亚校区数学与计算机科学学院） ； School of Future Science and Engineering, Soochow University（苏州大学未来科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出EmbodiedGovBench基准，用于评估具身代理系统的治理能力，包括可控性、政策边界、安全恢复和审计完整性等，填补了传统任务成功率指标的不足。

Comments 34 pages, 7 tables. Code: https://github.com/s20sc/embodied-gov-bench

DeFM: Learning Foundation Representations from Depth for Robotics

DeFM：从深度学习基础表示以供机器人应用

Manthan Patel, Jonas Frey, Mayank Mittal, Fan Yang, Alexander Hansson, Amir Bar, Cesar Cadena, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab (RSL), ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； NVIDIA（NVIDIA公司） 纠错

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

AI总结 DeFM通过自监督学习从深度图像中学习基础表示，为机器人应用提供强大的泛化能力和仿真到现实的迁移性能。

Comments Under review, 19 pages, 15 Figures, 9 Tables

Compliant Residual DAgger: Improving Real-World Contact-Rich Manipulation with Human Corrections

合规残差DAgger：利用人类纠正改进现实中的接触密集操作

Xiaomeng Xu, Yifan Hou, Chendong Xin, Zeyi Liu, Shuran Song

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title,abstract)；robot learning(abstract)；robot policy(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 CR-DAgger通过合规干预接口和残差策略提升现实接触密集操作任务的性能，以64%的提升率改进基线策略。

DRAW2ACT: Turning Depth-Encoded Trajectories into Robotic Demonstration Videos

DRAW2ACT：将深度编码轨迹转化为机器人演示视频

Yang Bai, Liudi Yang, George Eskandar, Fengyi Shen, Mohammad Altillawi, Ziyuan Liu, Gitta Kutyniok

机构 * Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Huawei Heisenberg Research Center (Munich)（华为海森堡研究中心（慕尼黑）） 纠错

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

AI总结 DRAW2ACT通过深度感知的轨迹条件视频生成框架，生成可控且一致的机器人演示视频，提升机器人操作的成功率。

PersONAL: Towards a Comprehensive Benchmark for Personalized Embodied Agents

Filippo Ziliotto, Jelin Raphael Akkara, Alessandro Daniele, Lamberto Ballan, Luciano Serafini, Tommaso Campari

机构 * University of Padova（帕多瓦大学） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·科塞拉基金会） 纠错

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

Taccel: Scaling Up Vision-based Tactile Robotics via High-performance GPU Simulation

Yuyang Li, Wenxin Du, Chang Yu, Puhao Li, Zihang Zhao, Tengyu Liu, Chenfanfu Jiang, Yixin Zhu, Siyuan Huang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Psychological and Cognitive Sciences, Peking University（北京大学心理与认知科学学院） ； Beijing Key Laboratory of Behavior and Mental Health, Peking University（北京大学行为与心理健康北京市重点实验室） ； State Key Lab of General AI, Beijing Institute for General AI（人工智能通用状态关键实验室，北京人工智能研究院） ； AIVC Laboratory, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校AIVC实验室） ； Embodied Intelligence Lab, PKU-Wuhan Institute for Artificial Intelligence（北京大学武汉人工智能研究院具身智能实验室） 纠错

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

Mind and Motion Aligned: A Joint Evaluation IsaacSim Benchmark for Task Planning and Low-Level Policies in Mobile Manipulation

Nikita Kachaev, Andrei Spiridonov, Andrey Gorodetsky, Kirill Muravyev, Nikita Oskolkov, Aditya Narendra, Vlad Shakhuro, Dmitry Makarov, Aleksandr I. Panov, Polina Fedotova, Alexey K. Kovalev

机构 * AIRI ； Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT)（莫斯科物理技术学院） ； Lomonosov Moscow State University（罗蒙诺索夫莫斯科国立大学） ； Sberbank, Robotics Center（Sberbank机器人中心） ； Skoltech 纠错

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

Is Single-View Mesh Reconstruction Ready for Robotics?

Frederik Nolte, Andreas Geiger, Bernhard Schölkopf, Ingmar Posner

机构 * Oxford Robotics Institute, University of Oxford（牛津大学机器人研究所） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems & ELLIS Institute Tübingen（马克斯·普朗克智能系统研究所及图宾根ELLIS研究所） 纠错

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

Comments 20 pages, 18 figures

EmbodiedBench: Comprehensive Benchmarking Multi-modal Large Language Models for Vision-Driven Embodied Agents

Rui Yang, Hanyang Chen, Junyu Zhang, Mark Zhao, Cheng Qian, Kangrui Wang, Qineng Wang, Teja Venkat Koripella, Marziyeh Movahedi, Manling Li, Heng Ji, Huan Zhang, Tong Zhang

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

Comments Accepted to ICML 2025

AutoEval: Autonomous Evaluation of Generalist Robot Manipulation Policies in the Real World

Zhiyuan Zhou, Pranav Atreya, You Liang Tan, Karl Pertsch, Sergey Levine

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

An Real-Sim-Real (RSR) Loop Framework for Generalizable Robotic Policy Transfer with Differentiable Simulation

Lu Shi, Yuxuan Xu, Shiyu Wang, Jinhao Huang, Wenhao Zhao, Yufei Jia, Zike Yan, Weibin Gu, Guyue Zhou

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

SurgPose: a Dataset for Articulated Robotic Surgical Tool Pose Estimation and Tracking

Zijian Wu, Adam Schmidt, Randy Moore, Haoying Zhou, Alexandre Banks, Peter Kazanzides, Septimiu E. Salcudean

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

Comments Accepted by ICRA 2025

Aquatic Navigation: A Challenging Benchmark for Deep Reinforcement Learning

Davide Corsi, Davide Camponogara, Alessandro Farinelli

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

On the Role of the Action Space in Robot Manipulation Learning and Sim-to-Real Transfer

Elie Aljalbout, Felix Frank, Maximilian Karl, Patrick van der Smagt

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

BridgeData V2: A Dataset for Robot Learning at Scale

Homer Walke, Kevin Black, Abraham Lee, Moo Jin Kim, Max Du, Chongyi Zheng, Tony Zhao, Philippe Hansen-Estruch, Quan Vuong, Andre He, Vivek Myers, Kuan Fang, Chelsea Finn, Sergey Levine

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

Comments 9 pages

DiSECt: A Differentiable Simulator for Parameter Inference and Control in Robotic Cutting

Eric Heiden, Miles Macklin, Yashraj Narang, Dieter Fox, Animesh Garg, Fabio Ramos

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

Comments Extended version of our RSS 2021 paper arXiv:2105.12244

Event-Grounding Graph: Unified Spatio-Temporal Scene Graph from Robotic Observations

事件接地图：从机器人观测中统一的时空场景图

Phuoc Nguyen, Francesco Verdoja, Ville Kyrki

机构 * School of Electrical Engineering, Aalto University（艾尔沃斯大学电气工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出事件接地图（EGG）框架，通过统一时空场景图实现机器人对复杂时空查询的感知与响应。

Comments Accepted to RA-L

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 5, pp. 5286-5293, May 2026

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

OopsieVerse: A Safety Benchmark with Damage-Aware Simulation for Robot Manipulation

OopsieVerse: 一个具有损伤感知仿真的机器人操作安全基准

Arnav Balaji, Arpit Bahety, Sriniket Ambatipudi, Daniel Lam, Junhong Xu, Roberto Martín-Martín

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出OopsieVerse框架，通过DamageSim检测和量化接触力、温度等损伤信号，在OmniGibson和RoboCasa仿真器中实现损伤感知，用于安全策略学习与评估。

Comments Project website: https://robin-lab.cs.utexas.edu/oopsieverse/. The first two authors contributed equally; order decided by dice roll. Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS 2026)

ActionReasoning: Robot Action Reasoning in 3D Space with LLM for Robotic Brick Stacking

动作推理：利用LLM进行三维空间中的机器人动作推理以实现积木堆叠

Guangming Wang, Qizhen Ying, Yixiong Jing, Olaf Wysocki, Brian Sheil

机构 * CV4DT, CSIC, Department of Engineering, University of Cambridge（CV4DT、CSIC、工程系、剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ActionReasoning框架，利用LLM进行三维空间中的动作推理，实现稳定积木堆叠，提升机器人操作的泛化能力。

Comments 8 pages, 5 figures, accepted by the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation