机器人 / 具身智能

Dexterous Manipulation with Deep Reinforcement Learning: Efficient, General, and Low-Cost

Henry Zhu, Abhishek Gupta, Aravind Rajeswaran, Sergey Levine, Vikash Kumar

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

Comments https://sites.google.com/view/deeprl-handmanipulation

FastOrient: Lightweight Computer Vision for Wrist Control in Assistive Robotic Grasping

Mireia Ruiz Maymo, Ali Shafti, A. Aldo Faisal

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

Comments 6 pages. Accepted for publication at IEEE BioRob 2018

Learning to Imagine Manipulation Goals for Robot Task Planning

Chris Paxton, Kapil Katyal, Christian Rupprecht, Raman Arora, Gregory D. Hager

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

Transfer learning from synthetic to real images using variational autoencoders for robotic applications

Tadanobu Inoue, Subhajit Chaudhury, Giovanni De Magistris, Sakyasingha Dasgupta

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

Comments video: https://youtu.be/Wd-1WU8emkw

Robotic Grasp Detection using Deep Convolutional Neural Networks

Sulabh Kumra, Christopher Kanan

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

Comments 8 pages, 9 figures, 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2017)

Robotic Ironing with 3D Perception and Force/Torque Feedback in Household Environments

David Estevez, Juan G. Victores, Raul Fernandez-Fernandez, Carlos Balaguer

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

Comments Accepted and to be published on the 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2017) that will be held in Vancouver, Canada, September 24-28, 2017

Data-efficient Deep Reinforcement Learning for Dexterous Manipulation

Ivaylo Popov, Nicolas Heess, Timothy Lillicrap, Roland Hafner, Gabriel Barth-Maron, Matej Vecerik, Thomas Lampe, Yuval Tassa, Tom Erez, Martin Riedmiller

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

Comments 12 pages, 5 Figures

One-Shot Learning of Manipulation Skills with Online Dynamics Adaptation and Neural Network Priors

Justin Fu, Sergey Levine, Pieter Abbeel

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

Model-Driven Feed-Forward Prediction for Manipulation of Deformable Objects

Yinxiao Li, Yan Wang, Yonghao Yue, Danfei Xu, Michael Case, Shih-Fu Chang, Eitan Grinspun, Peter Allen

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

Comments 21 pages, 27 figures

Learning the Semantics of Manipulation Action

Yezhou Yang, Yiannis Aloimonos, Cornelia Fermuller, Eren Erdal Aksoy

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

Journal ref The 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) 1 (2015) 676-686

NEO: NeRF It Once, Edit It Many Times for Continuous Object Manipulation

NEO：一次性NeRF，多次编辑以进行连续物体操纵

Mikołaj Zieliński, David Hall, Dominik Belter, Peyman Moghadam

机构 * Institute of Robotics and Machine Intelligence, Poznan University of Technology（波兹南理工大学机器人与机器智能研究所） ； CSIRO Robotics, CSIRO（联邦科学与工业研究组织机器人部） 纠错

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

AI总结 本文提出NEO框架，用于机器人操纵的语言引导NeRF编辑。结合神经场重采样与多视图修复实现物体移除，利用知识蒸馏进行NeRF权重编辑，还创建了评估基准NEO-Dataset。该方法在场景编辑任务中表现出色，优于现有基线。

Comments Accepted to IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS (RA-L) JULY, 2026

Design, Control, and Motion Strategy for DELTA: Transformable Multilink Multirotor for Air-Ground Hybrid Locomotion and Manipulation

DELTA：可变形多连杆多旋翼飞行器的设计、控制与运动策略——用于空地混合运动与操作

Kazuki Sugihara, Moju Zhao, Takuzumi Nishio, Kei Okada, Masayuki Inaba

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

AI总结 本文提出一种新型多连杆多旋翼机器人DELTA，通过在每个连杆上安装推进器并利用关节驱动，实现了地面滚动、空中飞行及多种环境下的操作能力，并设计了基于非线性优化的实时控制方法和考虑接触约束的运动策略。

Comments 20 pages, 31 figures

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, vol. 42, pp. 2765-2785, 2026

MEVION: Low-Cost Open-Source Data Collection System for Powerful and High-Speed Dual-Arm Manipulation

MEVION：用于强大高速双臂操作的低成本开源数据收集系统

Kento Kawaharazuka, Yoshiki Obinata, Hirokazu Ishida, Jihoon Oh, Temma Suzuki, Shintaro Inoue, Keita Yoneda, Ayumu Iwata, Kei Okada

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 在开发机器人基础模型竞争激烈的背景下，针对ALOHA产生高力和速度能力有限的问题，开发了低成本开源的MEVION双臂机器人数据收集系统，介绍其结构、性能，证明其能为特定任务收集数据及支持相关运动生成。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Practice, website: https://haraduka.github.io/mevion-hardware/

Distributionally Robust Control via Stein Variational Inference for Contact-Rich Manipulation

通过Stein变分推断进行分布鲁棒控制的接触丰富操作

Hrishikesh Sathyanarayan, Victor Vantilborgh, Harish Ravichandar, Tom Lefebvre, Ian Abraham

机构 * Department of Mechanical Engineering, Yale University（耶鲁大学机械工程系） ； Department of Electromechanical, Systems and Metal Engineering, Ghent University（根特大学机电系统与金属工程系） ； School of Interactive Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院交互计算学院） ； Department of Electrical Engineering, University of Sydney（悉尼大学电子工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于Stein变分推断的分布鲁棒控制方法，用于提升接触丰富操作中的不确定性建模能力，通过更灵活的不确定性建模在保持性能的同时精确适应不确定性，实验结果表明在广泛参数不确定性下，鲁棒性提高了3倍。

Comments In Proceedings of Robotics: Science and Systems, Sydney, Australia, July 2026

Soft Robotic Exogloves for Dexterous Mobility -- Towards Personalized Rehabilitation

用于灵活移动的软机器人外骨骼手套——迈向个性化康复

Paul Dela Cruz, Mostafa Mo. Massoud, 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(abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 研究针对软机器人外骨骼手套适配问题，通过拓扑扫描等实现手部个性化，利用有限元分析等方法进行建模测试，在多方面实现创新，为外骨骼手套设计优化及精细运动技能康复助力奠定基础。

Comments 8 pages, 14 figures. To be published in The IEEE RAS/EMBS 11th International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob 2026)

Hierarchical Prompting with Dual LLM Modules for Robotic Task and Motion Planning

具有双LLM模块的分层提示用于机器人任务和运动规划

Karolina Źróbek, Tessa Pulli, Paweł Gajewski, Antonio Galiza Cerdeira Gonzalez, Bipin Indurkhya

机构 * IBM, Krakow, Poland（IBM公司，波兰克拉科夫） ； Jagiellonian University, Krakow, Poland（雅盖隆大学，波兰克拉科夫） ； AGH University, Krakow, Poland（AGH大学，波兰克拉科夫） 纠错

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

AI总结 本文提出一个分层语言驱动框架，通过双LLM模块提升服务和协助场景中人机交互的自然性和直观性，结合目标检测与运动执行实现高成功率的任务规划。

Journal ref Proc. IEEE International Conference on Advanced Robotics and its Social Impacts (ARSO), 2026, pp. 245-250

Real-World Deployment of Massively Parallel Sampling-Based MPC for Contact-Rich Manipulation

大规模并行采样MPC在接触丰富操作中的实际部署

Magnus Dierking, Joao Carvalho, An Thai Le, Georgia Chalvatzaki, Jan Peters

机构 * Intelligent Autonomous Systems Lab, TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学智能自主系统实验室） ； Interactive Robot Perception & Learning Lab, TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学交互式机器人感知与学习实验室） ； German Research Center for AI (DFKI)（德国人工智能研究中心） ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所） ； College of Engineering and Computer Science, VinUniversity（VinUniversity工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出基于JAX和MuJoCo MJX的采样MPC框架，在Franka机器人上实现Push-T任务，MTP变体优于CEM等基线，并评估在线域随机化效果。

Comments Presented at ICRA Workshop on Frontiers of Optimization for Robotics, 2nd Edition (OpenReview, 2026) OpenReview: https://openreview.net/forum?id=0KFJunxC8I&noteId=go6pmKSpzr

ModuLoop : Low-Level Code Generation using Modular Synthesizer and Closed-Loop Debugger for Robotic Control

ModuLoop: 使用模块化合成器和闭环调试器进行机器人控制的低级代码生成

Gina Yoon, Sumin Lee, Joo Yong Sim

机构 * Department of Mechanical Systems Engineering, Sookmyung Women’s University（苏州市女子大学机械系统工程系） 纠错

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

AI总结 提出闭环模块化代码合成框架，利用预训练大语言模型进行模块化代码规划与生成，并通过迭代执行和调试探针实现系统调试与优化，成功应用于RGB-D相机与机械臂标定及抓取任务。

Comments IEEE Robotics and Automation Letters (2025)

SM2ITH: Safe Mobile Manipulation with Interactive Human Prediction via Task-Hierarchical Bilevel Model Predictive Control

SM2ITH：通过任务分层双层模型预测控制实现安全移动操作与人机交互预测

Francesco D'Orazio, Sepehr Samavi, Xintong Du, Siqi Zhou, Giuseppe Oriolo, Angela P. Schoellig

机构 * Department of Computer, Control and Management Engineering, of Sapienza University of Rome（意大利萨皮恩扎大学计算机、控制与管理工程系） ； University of Toronto Institute for Aerospace Studies (UTIAS) and the Vector Institute for Artificial Intelligence（多伦多大学航空航天研究所（UTIAS）和向量人工智能研究所） ； Learning Systems and Robotics lab at the Technical University of Munich and the Munich Institute for Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑技术大学学习系统与机器人实验室及慕尼黑机器人与机器智能研究所（MIRMI）） ； School of Computing Science, Faculty of Applied Sciences, Simon Fraser University（西蒙·弗雷泽大学应用科学学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出SM$^2$ITH框架，结合分层任务模型预测控制与双层优化的人机交互预测，实现动态人机环境中的安全高效移动操作。

Comments Accepted to the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

Long-Reach Robotic Cleaning for Lunar Solar Arrays

月球太阳能板的长距离机器人清洁

Stanley Wang, Velin Kojouharov, Long Yin Chung, Daniel Morton, Mark Cutkosky

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种小型移动机器人，配备长距离可展开臂和可更换清洁工具，用于月球太阳能板的温和清洁，减少人工干预，通过 compliant wrist 和速度基 admittance 控制器实现稳定接触。

Comments Extended abstract, 4 pages, 3 figures, accepted to and presented at the Sustainable Space Robotics Workshop at iSpaRo 2025

Spectral Decomposition of Inverse Dynamics for Fast Exploration in Model-Based Manipulation

逆动力学的谱分解用于基于模型的操纵快速探索

Solvin Sigurdson, Benjamin Riviere, Joel Burdick

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用逆动力学方程的谱分解生成轨迹的方法，通过正交成分高效探索复杂接触动态，实现长时域规划，展示了在高复杂度领域中的实时能力。

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

Latent Action Diffusion for Cross-Embodiment Manipulation

潜在动作扩散用于跨躯体操控

Erik Bauer, Elvis Nava, Robert K. Katzschmann

机构 * mimic robotics ； ETH AI Center ； Soft Robotics Lab ； Institute of Neuroinformatics 纠错

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

AI总结 本文提出通过潜在动作空间学习实现跨躯体操控，利用对比损失训练编码器统一不同末端执行器动作，提升多机器人控制效率和技能迁移效果。

Comments 8 pages, 5 figures. Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA). Website: https://mimicrobotics.github.io/lad/

World In Your Hands: A Large-Scale and Open-Source Ecosystem for Learning Human-Centric Manipulation in the Wild

世界在你手中：一个大规模且开源的生态系统，用于在真实世界中学习以人类为中心的操纵

Yupeng Zheng, Jichao Peng, Weize Li, Yuhang Zheng, Xiang Li, Yujie Jin, Julong Wei, Guanhua Zhang, Ruiling Zheng, Ming Cao, Songen Gu, Zhenhong Zou, Kaige Li, Ke Wu, Mingmin Yang, Jiahao Liu, Pengfei Li, Hengjie Si, Feiyu Zhu, Wang Fu, Likun Wang, Ruiwen Yao, Jieru Zhao, Yilun Chen, Wenchao Ding

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

AI总结 本文提出World In Your Hands，一个包含1000小时真实人类操纵数据的开源生态系统，通过高精度运动捕捉和多模态数据提升机器人在杂乱环境中的操作成功率。

Comments This dataset represents the first large-scale collection of real-world, human-centric multimodal data integrating vision, language, tactile sensing, and action (VLTA) Github: https://github.com/tars-robotics/World-In-Your-Hands

Robustness-Aware Tool Selection and Manipulation Planning with Learned Energy-Informed Guidance

具有学习能量感知指导的鲁棒工具选择与操作规划

Yifei Dong, Yan Zhang, Sylvain Calinon, Florian T. Pokorny

机构 * division of Robotics, Perception and Learning, KTH Royal Institute of Technology（机器人、感知与学习系，皇家理工学院） ； Idiap Research Institute（Idiap研究机构） ； EPFL（瑞士联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于学习能量感知指导的鲁棒工具选择与操作规划方法，通过分层优化流程提升工具使用在外部干扰下的鲁棒性。

Comments IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2026

ADM-DP: Adaptive Dynamic Modality Diffusion Policy through Vision-Tactile-Graph Fusion for Multi-Agent Manipulation

ADM-DP: 通过视觉-触觉-图融合的自适应动态模态扩散策略用于多智能体操作

Enyi Wang, Wen Fan, Dandan Zhang

机构 * Department of Bioengineering, Imperial-X Initiative, Imperial College London（生物工程系、Imperial-X计划、帝国理工学院伦敦分校） 纠错

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

AI总结 ADM-DP通过视觉-触觉-图融合的自适应动态模态扩散策略，提升多智能体操作的协调性、抓取稳定性和碰撞避免性能。

Comments Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)

The Price Is Not Right: Neuro-Symbolic Methods Outperform VLAs on Structured Long-Horizon Manipulation Tasks with Significantly Lower Energy Consumption

价格并不合理：神经符号方法在结构化长周期操作任务中优于VLA，且能耗显著更低

Timothy Duggan, Pierrick Lorang, Hong Lu, Matthias Scheutz

机构 * Human-Robot Interaction Lab, Tufts University（Tufts大学人机交互实验室） ； AIT Austrian Institute of Technology GmbH（奥地利技术研究所） 纠错

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

AI总结 神经符号方法在结构化长周期操作任务中表现优于VLA，且能耗更低。

Comments Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026)

Postural Virtual Fixtures for Ergonomic Physical Interactions with Supernumerary Robotic Bodies

姿态虚拟障碍物用于人机交互中的人体工程学物理互动

Theodora Kastritsi, Marta Lagomarsino, Arash Ajoudani

机构 * Human-Robot Interfaces and Interaction Laboratory, Istituto Italiano di Tecnologia, Genoa, Italy（人机交互实验室，意大利理工学院，热那亚，意大利） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于虚拟障碍物的人体工程学控制框架，通过触觉反馈促进用户形成正确的物理交互姿势。

Comments Published in The International Journal of Robotics Research

Surface-Based Manipulation with Modular Foldable Robots

基于模块化可折叠机器人的表面操控

Ziqiao Wang, Serhat Demirtas, Fabio Zuliani, Jamie Paik

机构 * Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院洛桑分校） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于模块化可折叠机器人的表面操控方法，通过调整表面位置和方向实现物体的稳定操控，适用于各种形状和刚度的物体。

Comments This manuscript has been published in npj Robotics. Supplementary video: https://www.youtube.com/watch?v=2TPTBqp84BY

Journal ref npj Robot 4, 3 (2026)

Optimizing Grasping in Legged Robots: A Deep Learning Approach to Loco-Manipulation

为四足机器人优化抓取：一种深度学习的移动-操作方法

Dilermando Almeida, Guilherme Lazzarini, Juliano Negri, Thiago H. Segreto, Ricardo V. Godoy, Marcelo Becker

机构 * College of Mechanical Engineering, Federal University of Uberlândia（联邦大学伯南迪亚学院机械工程学院） ； Department of Mechanical Engineering, University of São Paulo（圣保罗大学机械工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种深度学习方法，通过模拟训练提升四足机器人抓取精度和适应性，实现自主导航与精准抓取。

Journal ref 2025 Latin American Robotics Symposium (LARS)

Fast Functionally Redundant Inverse Kinematics for Robotic Toolpath Optimisation in Manufacturing Tasks

快速功能冗余逆运动学用于制造任务中机器人工具路径优化

Andrew Razjigaev, Hans Lohr, Alejandro Vargas-Uscategui, Peter King, Tirthankar Bandyopadhyay

机构 * CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种利用任务空间分解方法和阻尼最小二乘法的快速功能冗余逆运动学算法，用于优化机器人在非平面表面的冷喷涂工具路径。

Comments Published at the Australasian Conference on Robotics and Automation (ACRA 2025) https://ssl.linklings.net/conferences/acra/acra2025_proceedings/views/includes/files/pap149s2.pdf