机器人 / 具身智能

Towards in-silico robotic post-stroke rehabilitation for mice

Lorenzo Vannucci, Maria Pasquini, Cristina Spalletti, Matteo Caleo, Silvestro Micera, Cecilia Laschi, Egidio Falotico

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)

Comments 7 pages, 9 figures. To be published in the 2019 IEEE International Conference on Cyborg and Bionic Systems

Robotics: Science preceding science fiction

Hortense Le Ferrand

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title,abstract)

Comments 18 pages, 6 figures

Journal ref MRS Bulletin 44 (2019) 295

Efficient Supervision for Robot Learning via Imitation, Simulation, and Adaptation

Markus Wulfmeier

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

Comments Dissertation Summary

CIMAX: Collective Information Maximization in Robotic Swarms Using Local Communication

Hannes Hornischer, Joshua Cherian Varughese, Ronald Thenius, Franz Wotawa, Manfred Füllsack, Thomas Schmickl

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)

ChainQueen: A Real-Time Differentiable Physical Simulator for Soft Robotics

Yuanming Hu, Jiancheng Liu, Andrew Spielberg, Joshua B. Tenenbaum, William T. Freeman, Jiajun Wu, Daniela Rus, Wojciech Matusik

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

Comments In submission to ICRA 2019. Supplemental Video: https://www.youtube.com/watch?v=4IWD4iGIsB4 Project Page: https://github.com/yuanming-hu/ChainQueen

ROBOTIKANDO: a Web Tool for Supporting Teacher Practicing Robotics in Kindergarten

Ornella Mich, Roberto Tiella

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title,abstract)

Comments Presented at Interaction Design and Children (IDC-CRI2018) Workshop (arXiv:submit/2277826)

Formal Analysis of Robotic Cell Injection Systems using Theorem Proving

Adnan Rashid, Osman Hasan

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)

Comments 16 pages

Journal ref LNCS special issue on the theme of CyPhy 2017

The PS-Battles Dataset - an Image Collection for Image Manipulation Detection

Silvan Heller, Luca Rossetto, Heiko Schuldt

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title,abstract)

Comments The dataset introduced in this paper can be found on https://github.com/dbisUnibas/PS-Battles

Robotic Manifold Tracking of Coherent Structures in Flows

M. Ani Hsieh, Eric Forgoston, T. William Mather, Ira B. Schwartz

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)

Real-Time Learning of Predictive Dynamic Obstacle Models for Robotic Motion Planning

实时学习预测性动态障碍物模型用于机器人运动规划

Stella Kombo, Masih Haseli, Skylar X. Wei, Joel W. Burdick

机构 * Division of Engineering and Applied Science, California Institute of Technology（工程与应用科学分校，加州理工学院） ； Applied Intuition（应用直觉） 纠错

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

AI总结 本文提出一种实时学习动态障碍物预测模型的方法，通过改进的Hankel-DMD实现去噪和多步预测，适用于机器人运动规划。

Comments 10 pages, 6 figures, submitted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025

"Don't forget to put the milk back!" Dataset for Enabling Embodied Agents to Detect Anomalous Situations

James F. Mullen, Prasoon Goyal, Robinson Piramuthu, Michael Johnston, Dinesh Manocha, Reza Ghanadan

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

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters 9.10 (2024) 9087 - 9094

Logically Constrained Robotics Transformers for Enhanced Perception-Action Planning

Parv Kapoor, Sai Vemprala, Ashish Kapoor

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

Comments Robotics Science and Systems: Towards Safe Autonomy

SAM 2 in Robotic Surgery: An Empirical Evaluation for Robustness and Generalization in Surgical Video Segmentation

Jieming Yu, An Wang, Wenzhen Dong, Mengya Xu, Mobarakol Islam, Jie Wang, Long Bai, Hongliang Ren

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

Comments Empirical study. Previous work "SAM Meets Robotic Surgery" is accessible at: arXiv:2308.07156

On discrete symmetries of robotics systems: A group-theoretic and data-driven analysis

Daniel Ordonez-Apraez, Mario Martin, Antonio Agudo, Francesc Moreno-Noguer

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

Comments 8 pages, 4 figures, 7 optional appendix pages, 4 appendix figures

Journal ref Robotics: Science and System 2023

Real-time Neural-MPC: Deep Learning Model Predictive Control for Quadrotors and Agile Robotic Platforms

Tim Salzmann, Elia Kaufmann, Jon Arrizabalaga, Marco Pavone, Davide Scaramuzza, Markus Ryll

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

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters (Volume: 8, Issue: 4, April 2023)

Genie Sim 3.0 : A High-Fidelity Comprehensive Simulation Platform for Humanoid Robot

Genie Sim 3.0：人形机器人综合仿真平台

Chenghao Yin, Da Huang, Di Yang, Jichao Wang, Nanshu Zhao, Chen Xu, Wenjun Sun, Linjie Hou, Zhijun Li, Junhui Wu, Zhaobo Liu, Zhen Xiao, Sheng Zhang, Lei Bao, Rui Feng, Zhenquan Pang, Jiayu Li, Qian Wang, Maoqing Yao

机构 * AgibotTech（Agibot科技） 纠错

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

AI总结 Genie Sim 3.0通过高保真场景生成和开放数据集，提升机器人学习模型的泛化能力与仿真到现实的迁移效果。

IcFuzz: Fuzzing Isaac Sim with Semantic Stage Guidance and Multi-level Mutation

IcFuzz：基于语义阶段引导与多级变异的Isaac Sim模糊测试

Zhixiang Chen, Zhuangbin Chen, Ruoxi Jia, Zeqin Liao, Wei Li, Jinyang Liu, Zibin Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 本文提出首个针对Isaac Sim的模糊测试方法IcFuzz，通过LLM语义阶段分割、多级变异算子与多臂老虎机算法提升测试效果，在代码覆盖率与漏洞检测上优于基线，已发现11个漏洞且9个被确认修复。

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

Assistant Placement Aria: A Benchmark for Egocentric Placement Assistance

助手放置基准Aria：面向以自我为中心的放置辅助任务的基准

Amir Belder, Gonçalo Dias Pais, Refael Vivanti, Omri Carmi, Daniel DeTone, Oren Shrout, Ido Gattegno, Ayellet Tal

机构 * Reality Labs, Meta inc.（Meta公司现实实验室） ； Technion, institute of technology（以色列理工学院） ； Sensei 纠错

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

AI总结 本文提出首个虚拟放置基准Assistant Placement Aria，涵盖三类以人为中心的放置任务，在基准上评估了多个基础模型，推动虚拟放置领域研究。

WorldWander: Bridging Egocentric and Exocentric Worlds in Video Generation

WorldWander：在视频生成中连接自我中心和外中心世界

Quanjian Song, Yiren Song, Kelly Peng, Yuan Gao, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(abstract)；navigation(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究聚焦视频生成中自我中心与外中心世界转换，提出WorldWander框架，基于视频扩散变换器，整合上下文视角对齐与协作位置编码，精心策划数据集，实验证明该框架在视角同步、角色一致性和泛化能力上表现卓越，设定了新基准。

Comments Accepted by ECCV 2026; Code: https://github.com/showlab/WorldWander

A Compact Top-Loading Robot for Endovascular Interventions: Design, Control and Evaluation

一种用于血管内介入的紧凑型顶部加载机器人：设计、控制与评估

Jonas Fischer, Lennart Karstensen, Franziska Mathis-Ullrich

机构 * Laboratory for Surgical Planning and Robot Cognition (SPARC)（外科规划与机器人认知实验室） 纠错

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

AI总结 针对血管内介入现有系统问题，提出紧凑型顶部加载机器人系统，通过主从控制策略实现连续运动，经实验评估其运动轮廓平滑，在体外条件下具技术可行性，紧凑设计利于临床整合，未来将改进相关性能。

DeformX: A Versatile Co-Simulation Framework for Deformable Linear Objects

DeformX: 一种用于可变形线性物体的多功能协同仿真框架

Yi Yang, Xiang Fei, Lehong Wang, Chenhao Li, Zilin Dai, Henry Kou, Lu Li, Howie Choset

机构 * The Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机械工程系） ； School of Ocean and Civil Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学海洋与土木工程学院） ； Zhiyuan College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学致远学院） ； John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院） 纠错

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

AI总结 提出DeformX框架，集成Cosserat杆物理引擎与NVIDIA Isaac Sim，实现可变形线性物体的物理精确与视觉真实仿真，支持机器人学习，在真实线缆分割和绳索摆动任务中验证了仿真到现实的迁移能力。

Comments 11 pages, 11 figures, 5 tables, IROS 2026. Website: https://deformx.github.io/

TaCauchy: An Extensible FEM Framework for Vision-Based Tactile Simulation

TaCauchy：面向视觉触觉仿真的可扩展有限元框架

Hengfei Zhao, Yifan Xie, Junhao Gong, Yue Sun, Kai Zhu, Weihua He, Shoujie Li, Haohuan Fu, Wenbo Ding

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Inc.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出TaCauchy框架，基于UIPC求解器在Isaac Sim中集成有限元法，直接计算柯西应力张量并投影为接触力，实现高保真触觉仿真，支持多种传感器，物理验证SSIM>0.93。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2026

Evaluation of Augmented Reality-based Intuitive Interface for Robot-Assisted Transesophageal Echocardiography: A User Study

基于增强现实的机器人辅助经食管超声心动图直观界面评估：用户研究

Xiu Zhang*, Matteo Di Mauro*, Sofia Breschi, Angela Peloso, Emiliano Votta, Arianna Menciassi, Elena De Momi

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

AI总结 本研究提出并评估了一种基于增强现实的直观界面，用于机器人辅助经食管超声心动图，通过3D可视化与尖端控制显著提升空间精度并降低操作误差。

DiffusionVS: A Generative Framework for Robust Visual Servoing Based on Diffusion Policy

DiffusionVS：基于扩散策略的鲁棒视觉伺服生成框架

Hongkang Cui, Rui He, Haoyao Chen

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

AI总结 提出基于扩散策略的视觉伺服方法，通过条件去噪生成相机速度，并采用在线训练增强泛化能力，仿真成功率近100%，物理实验93%。

Comments 8 pages, 4 figures, 7 tables

TactSpace: Learning a Physics-enriched Shared Latent Space for Tactile Sim-to-Real Transfer

TactSpace: 学习富含物理信息的共享潜在空间以实现触觉模拟到现实的迁移

Arunim Joarder, Arjun Bhardwaj, René Zurbrügg, Mayank Mittal, Florin Püntener, Sira Bielefeldt, Cosmin Roman, Vaishakh Patil, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zürich（瑞士苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） ； Micro- and Nanosystems Lab, ETH Zürich（瑞士苏黎世联邦理工学院微纳系统实验室） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； NVIDIA（NVIDIA公司） 纠错

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

AI总结 提出多模态表示学习框架TactSpace，通过共享潜在空间对齐异构触觉模态，实现零样本模拟到现实迁移，在力预测和形状重建任务中分别降低误差16.7%和45.8%。

Comments 9 pages, 6 figures, 4 tables, accepted into IROS 2026

Kine2Go: Kinematic dataset for the Unitree Go2 robot with diverse gaits and motions

Kine2Go: 面向Unitree Go2机器人的多步态运动学数据集

Władysław Pałucki, Paweł Siwak, Krzysztof Ciebiera, Marek Cygan

机构 * University of Warsaw（华沙大学） 纠错

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

AI总结 为降低四足机器人研究门槛，提出Kine2Go数据集，包含800条来自40种策略的Unitree Go2机器人步态运动学轨迹数据，通过强化学习训练策略并收集鲁棒的运动学与电机动作数据。

Comments 9 pages, 6 figures

Embodied-BenchClaw: An Autonomous Multi-Agent System for Embodied Spatial Intelligence Benchmark Construction

Embodied-BenchClaw：用于具身空间智能基准构建的自主多智能体系统

Baoyang Jiang, Fengchun Zhang, Leyuan Wang, Haotian Li, Yida Wang, Zhe Ji, Jinshan Lai, Xi Ren, Jianwei Hu, Qiang Ma

机构 * QiYuan Lab（启元实验室） ； School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出Embodied-BenchClaw，一个通过五阶段流水线和三个智能体协调的自主系统，自动构建可验证、可执行、可维护且诊断有用的具身空间智能基准，减少人工工作量。

Hierarchical Object Representation for Spatial Robot Perception: Points, Meshes, and Superquadrics

用于空间机器人感知的层次化物体表示：点云、网格和超二次曲面

Ceng Zhang, Wan Su, Mohamed Samshad, Gregory S. Chirikjian, Rajat Talak

机构 * National University of Singapore (NUS)（新加坡国立大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出一种层次化物体表示方法，从原始传感器数据逐步抽象为稠密网格和超二次曲面，用于高保真重建、鲁棒重定位和高效碰撞检测，并在室内外场景中验证其有效性。

Comments 18 pages, 5 figures, 4 tables

Colosseum V2: Benchmarking Generalization for Vision Language Action Models

Colosseum V2：视觉语言动作模型的泛化能力基准测试

Jeremy Morgan, Prajwal Vijay, Hyeonho Oh, Jincen Song, Ashvin Arora, Alina Du, Gaurav Sukhatme, Jesse Thomason, Ishika Singh

机构 * Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学计算机科学系） ； Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院Madras分校电子工程系） ； Fu Foundation School of Engineering and Applied Science, Columbia University（哥伦比亚大学工程与应用科学学院） 纠错

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

AI总结 提出Colosseum V2大规模仿真基准，通过28个任务和两种机器人形态，系统评估VLA模型在分布偏移下的泛化能力，揭示其在高层次理解与鲁棒行为之间的差距。

Learning High-Frequency Continuous Action Chunks in Latent Space

在潜在空间中学习高频连续动作块

Kunyun Wang, Yuhang Zheng, Yupeng Zheng, Jieru Zhao, Wenchao Ding

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机科学学院） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院自动化研究所） ； Fudan University, Shanghai, China（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过变分自编码器将高频动作学习从动作空间转移到潜在空间，并引入Reuse-then-Refine块级精炼策略，以提升高频控制的时间与空间一致性，实现复杂接触任务的平滑执行。

Comments 17 pages, 10 figures