机器人 / 具身智能

Robotic Arm-Based Spectral Sensing for Strawberry Positioning and Non-Destructive Sweetness Measurement

基于机械臂的光谱传感用于草莓定位与无损甜度测量

Yi Yang, Mark Cardamis, Wen Hu

机构 * Postdoctoral Supervisor: Dr Mark Cardamis（博士后导师：Mark Cardamis） ； Supervisor: Professor Wen Hu（导师：Wen Hu） 纠错

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

AI总结 提出一种集成RGB-ToF感知与机械臂控制的闭环系统，实现草莓检测、定位、接近及无损甜度估计，实验成功率达88.10%。

Comments 51 pages, 23 figures

AERMANI-VLM: Structured Prompting and Reasoning for Aerial Manipulation with Vision Language Models

AERMANI-VLM：基于视觉语言模型的空中 manipulation 的结构提示与推理

Sarthak Mishra, Rishabh Dev Yadav, Avirup Das, Saksham Gupta, Wei Pan, Spandan Roy

机构 * Robotics Research Center, IIIT Hyderabad（IIIT海得拉巴机器人研究中心） ； Department of Computer Science, University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） ； Newcastle University（纽卡斯尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AERMANI-VLM框架，通过分离高层推理与低层控制，利用结构化提示生成自然语言推理轨迹，实现安全可靠的空中 manipulation 任务执行。

DexCompose: Reusing Dexterous Policies for Multi-Task Manipulation with a Single Hand

DexCompose: 利用单只手复用灵巧策略进行多任务操作

Dihong Huang, Zhenyu Wei, Zhuxiu Xu, Yunchao Yao, Sikai Li, Mingyu Ding

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 提出DexCompose框架，通过手指级动作所有权和双残差模块，解决灵巧操作中多任务组合时的冲突问题，在16个复合任务上平均成功率达77.4%。

Comments Project page: https://devon018.github.io/DexCompose-Webpage/

PA-BiCoop: A Primary-Auxiliary Cooperative Framework for General Bimanual Manipulation

PA-BiCoop: 一种通用双臂操作的主辅协作框架

Bai Qicheng, Wang Ziru, Ma Teli, Dai Guang, Wang Jingdong, Wang Mengmeng

机构 * SGIT AI Lab, State Grid Corporation of China（国家电网公司SGIT人工智能实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology, Guangzhou（香港科技大学（广州）） ； Baidu Research, Beijing, China（百度研究院） ； Zhejiang University of Technology, Hangzhou（浙江工业大学） 纠错

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

AI总结 提出PA-BiCoop框架，通过动态主辅臂角色分配和共享编码器-双解码器结构，实现双臂协调操作，在仿真和真实任务中平均性能提升超48%。

Comments ICRA2026

MobileManiBench: Simplifying Model Verification for Mobile Manipulation

MobileManiBench：简化移动操作模型验证

Wenbo Wang, Fangyun Wei, QiXiu Li, Xi Chen, Yaobo Liang, Chang Xu, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出仿真优先框架MobileManiBench，基于NVIDIA Isaac Sim和强化学习自动生成多样化移动操作轨迹，包含300K条轨迹，用于验证VLA模型在真实部署前的性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

KRVF: A Source-Aware Semantic Voxel World Representation for Edge Mobile Manipulation

KRVF：面向边缘移动操作的源感知语义体素世界表示

Runfeng Ling

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

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

AI总结 提出KRVF，一种源感知语义体素表示，用于边缘移动操作，通过任务导向体素编码占用、语义、时间新鲜度和证据源，实现深度故障感知推理和映射-感知闭环。

Comments Technical report, 9 pages, 3 figures

RMTL: Reinforced Micro-task Learning for Long-Horizon Manipulation with VLM Rewards

RMTL: 基于强化微任务学习与VLM奖励的长时域操作

Anıl Can Ateş, Orhan Kahraman, Cihan Topal

机构 * Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学） 纠错

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

AI总结 针对长时域操作中单提示VLM奖励信号稀疏的问题，提出RMTL方法，将任务分解为语言描述的微任务，通过多视角VLM奖励和反向课程学习加速训练，并学习层次化策略切换微任务。

Comments 16 pages, 11 figures

Monte Carlo Tree Search with Tensor Factorization for Optimization Problems in Robotics

基于张量分解的蒙特卡洛树搜索用于机器人优化问题

Teng Xue, Yan Zhang, Amirreza Razmjoo, Sylvain Calinon

机构 * Idiap Research Institute（Idiap研究机构） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（瑞士联邦理工学院洛桑分校） 纠错

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

AI总结 提出TTTS算法，利用张量分解压缩决策树分支间的隐式相关性，以线性复杂度降低MCTS的计算和存储开销，在逆运动学、运动规划、多阶段操作等任务中实现高效全局优化。

Comments 25 pages, 17 figures

ForceBand: Learning Forceful Manipulation with sEMG

ForceBand: 利用表面肌电信号学习有力操作

Botao He, Zhi Wang, Linna Kuang, Ishaan Ghosh, Jitendra Malik, Cornelia Fermuller, Tingfan Wu, Jiayuan Mao, Ruoshi Liu, Haozhi Qi, Yiannis Aloimonos

机构 * Amazon FAR（亚马逊 FAR） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 提出ForceBand，一种低成本腕戴式sEMG系统，通过预测手指力来增强人类演示数据，用于机器人有力操作策略学习，在多种物体上实现87%的成功率。

One Body, Two Minds: Variable Autonomy Approach for a Co-embodied Robotic Hand

一个身体，两个心智：共体机械手的可变自主性方法

Piotr Koczy, Yuchong Zhang, Danica Kragic, Michael C. Welle

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； INCAR Robotics AB（INCAR Robotics AB公司） 纠错

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

AI总结 提出共体可变自主性方法，让人类与机器人共享同一身体并在任务阶段切换自主级别，通过用户研究验证了该方法在辅助机器人中的有效性。

DynaMOMA: Instantaneous Prediction of Grasp Poses for Mobile Manipulation of Dynamic Objects

DynaMOMA：动态物体移动操作的抓取姿态瞬时预测

Zhinan Yu, Junyan Xu, Jiazhao Zhang, Zheng Qin, Yijie Tang, Yuhang Huang, Yihan Cao, Zhiyuan Yu, Yongjun Wang, Renjiao Yi, Chenyang Zhu, Kai Xu

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； CFCS, Peking University（北京大学前沿计算研究中心） ； Defense Innovation Institute, Academy of Military Sciences（军事科学院国防科技创新研究院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院产业人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出DynaMOMA框架，结合基于锚点的扩散模型预测瞬时抓取轨迹与全身控制策略，实现动态物体移动操作，在仿真和真实实验中表现优异。

FT-WBC: Learning Fault-Tolerant Whole-Body Control for Legged Loco-Manipulation

FT-WBC：学习腿式操作任务的容错全身控制

Yudong Zhong, Pengfei Mai, Sikai Guo, Jiahang Cao, Zhihai Bi, Qiuyue Liu, Ziyan Feng, Jinni Zhou, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 针对腿式机械臂在致动器故障下易失稳的问题，提出FT-WBC框架，通过故障估计器和姿态适应模块实现容错全身控制，提升生存率和操作空间。

Flow as Flow: Modeling Robot Velocity Fields as Probability Velocity Fields for Flow-Based Object Manipulation

Flow as Flow：将机器人速度场建模为概率速度场用于基于流的物体操作

Koki Seno, Daichi Yashima, Yusuke Takagi, Kento Tokura, Komei Sugiura

机构 * Keio University（庆应义塾大学） 纠错

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

AI总结 提出Flow as Flow框架，将机器人速度场建模为概率流，基于流匹配公式实现高效高质量的机器人流生成，在标准基准和真实世界实验中优于基线方法。

Bridging Language and Action: A Survey of Language-Conditioned Robot Manipulation

连接语言与行动：语言引导的机器人操作综述

Xiangtong Yao, Hongkuan Zhou, Oier Mees, Yuan Meng, Ted Xiao, Yonatan Bisk, Jean Oh, Edward Johns, Mohit Shridhar, Dhruv Shah, Jesse Thomason, Kai Huang, Joyce Chai, Zhenshan Bing, Alois Knoll

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Corporate Research, Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世集团企业研究部） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Microsoft（微软） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Institute for Artificial Intelligence, University of Stuttgart（斯图加特大学人工智能研究所） ； The State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文综述了语言引导的机器人操作领域，探讨了语言如何与机器人系统整合，分析了现有方法的分类及最新进展，指出关键争议和未来研究方向。

Prior Reinforce: Goal-Conditioned Dynamic Manipulation with Limited Trials

Prior Reinforce: 有限试验下的目标条件动态操控

Yihang Hu, Pingyue Sheng, Yuyang Liu, Shengjie Wang, Yang Gao

机构 * IIIS, Tsinghua University（清华大学智能学院） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； Spirit AI 纠错

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

AI总结 提出Prior Reinforce框架，利用条件扩散模型从少量演示学习运动流形，并在低维条件空间通过反馈驱动优化适应新目标，实现少至十次试验内的动态操控。

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

FlowDPG: Deterministic Policy Gradient on Flow Matching Policies for Real-World Manipulation

FlowDPG：面向真实世界操作的流匹配策略上的确定性策略梯度

Kexin Shi, Junyao Shi, Poorvi Hebbar, Zhuolun Zhao, Tarun Amarnath, Yifan Su, Shikhar Bahl, Deepak Pathak

机构 * Skild AI ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出FlowDPG方法，通过将评论家梯度蒸馏到速度场中，避免反向传播时间，实现流匹配策略的稳定策略改进，并在真实世界双机械臂AirPods组装任务中达到92%成功率。

T-Rex: Tactile-Reactive Dexterous Manipulation

T-Rex: 触觉反应灵巧操作

Dantong Niu, Zhuoyang Liu, Zekai Wang, Boning Shao, Zhao-Heng Yin, Anirudh Pai, Yuvan Sharma, Stefano Saravalle, Ruijie Zheng, Jing Wang, Ryan Punamiya, Mengda Xu, Yuqi Xie, Yunfan Jiang, Letian Fu, Konstantinos Kallidromitis, Matteo Gioia, Junyi Zhang, Jiaxin Ge, Haiwen Feng, Fabio Galasso, Wei Zhan, David M. Chan, Yutong Bai, Roei Herzig, Jiahui Lei, Li Fei-Fei, Ken Goldberg, Jitendra Malik, Pieter Abbeel, Yuke Zhu, Danfei Xu, Linxi Fan, Trevor Darrell

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford（斯坦福大学） ； Panasonic（松下） ； La Sapienza University（罗马大学） ； ItalAI 纠错

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

AI总结 提出大规模触觉数据集和可变速率混合Transformer架构，在12项精细操作任务上平均成功率提升超30%。

Comments Project page: https://tactile-rex.github.io/

FTP-1: A Generalist Foundation Tactile Policy Across Tactile Sensors for Contact-Rich Manipulation

FTP-1：一种跨触觉传感器的通用基础触觉策略，用于密集接触操作

Chengbo Yuan, Zicheng Zhang, Mingjie Zhou, Wendi Chen, Yi Wang, Zhuoyang Liu, Dantong Niu, Shuo Wang, Hui Zhang, Wenkang Zhang, Yingdong Hu, Yuanqing Gong, Wanli Xing, Chuan Wen, Cewu Lu, Kaifeng Zhang, Yang Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Sharpa ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出FTP-1，首个通用基础触觉策略，通过异构编码器和共享Transformer专家，跨21种传感器和3000小时数据预训练，实现触觉操作技能的跨传感器迁移，在未见传感器上成功率提升31%。

Belt-Finger: An Affordable Soft Belt-Driven Gripper for Dexterous In-Hand Manipulation

Belt-Finger: 一种经济实惠的软带驱动夹爪，用于灵巧的手内操作

Boya Zhang, Andreas Zell, Georg Martius

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种双软带手指模块，为平行夹爪增加三个手内自由度（平移、俯仰、滚动），在保持低成本、易集成的同时提升灵巧操作能力，并通过MPC和遥操作验证其有效性。

Periodic robust robotic rock chop via virtual model control

基于虚拟模型控制的周期性鲁棒机器人砍切

Yi Zhang, Fumiya Iida, Fulvio Forni

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 提出一种物理结构化的虚拟模型控制器，通过切换虚拟机构生成鲁棒的周期性砍切运动，无需预规划轨迹，在Franka机械臂上实现多种蔬菜的亚毫米级精确切割。

Modeling Branches for Active Manipulation using Iterative Parameter Estimation

基于迭代参数估计的主动操作分支建模

Madhav Rijal, Rashik Shrestha, Trevor Smith, Yu Gu

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, West Virginia University（机械与航空航天工程系，西弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出一种通过迭代估计材料参数来建模植物分支的方法，利用有限元模拟和变形感知运动规划器，实现精确分支操作，平均变形能量降低35.69%。

Comments Accepted to IROS 2026

Invertible Neural Network Adapter for One-Step Flow Matching in Robot Manipulation

用于机器人操作中一步流匹配的可逆神经网络适配器

Yu Zhang, Kangyi Ji, Yongxiang Zou, Rongtao Xu, Feng Zheng, Long Cheng

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

AI总结 提出可逆神经网络适配器，通过一步去噪过程生成高维动作，降低推理复杂度并保持精度，在仿真和真实实验中提升效率。

ReSiReg: Towards Spatially Consistent Semantics in Language-Conditioned Robotic Tasks

ReSiReg：面向语言条件机器人任务的空间一致语义

Simon Schwaiger, David Seyser, Alessandro Scherl, Wilfried Wöber, Gerald Steinbauer-Wagner

机构 * Graz University of Technology, Institute of Software Engineering and Artificial Intelligence（格拉茨技术大学，软件工程与人工智能研究所） ； University of Applied Sciences Technikum Wien, Department of Industrial Engineering（维也纳应用科技大学，工业工程系） ； University of Alicante, Department of Computer Technology（阿利坎特大学，计算机技术系） ； University of Natural Resources and Life Sciences, Institute for Integrative Nature Conservation Research（自然资源与生命科学大学，整合自然保护研究 institute） 纠错

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

AI总结 提出ReSiReg方法，通过重构空间一致的VLM中间特征，改善密集语言接地检索，在OVSS和3D映射中提升空间一致性，并发布紧凑的25M参数VLM模型。

HALOMI: Learning Humanoid Loco-Manipulation with Active Perception from Human Demonstrations

HALOMI: 从人类演示中学习具有主动感知的人形机器人全身操控

Zehui Zhao, Yuxuan Zhao, Gaojing Zhang, Chenxi Liu, Maolin Zheng, Wenzhao Lian

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Sussex（萨塞克斯大学） ； East China University of Science and Technology（华东理工大学） 纠错

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

AI总结 提出HALOMI框架，通过扩展通用操控接口(UMI)实现主动感知，利用流形约束控制器和观察-动作对齐，使Unitree G1人形机器人在五项真实任务中平均成功率达85%。

An Augmented Reality Brain-Robot Interface for Generalist Robot Arm Manipulation

面向通用机器人臂操控的增强现实脑机接口

Shangkai Zhang, Rousslan Fernand Julien Dossa, Luca Nunziante, Marina Di Vincenzo, Kai Arulkumaran

机构 * Araya Inc.（Araya公司） 纠错

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

AI总结 提出结合眼动追踪与运动想象脑电的增强现实脑机接口，实现通用机器人臂的直观操控，通过18人实验验证了多步骤日常任务的有效性和良好可用性。

Comments Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN)

A Bilateral Teleoperation Framework for Dexterous Manipulation

灵巧操作的双边遥操作框架

Stefano Dalla Gasperina, Dong Ho Kang, Haiyun Zhang, Aldo Galvan, Job D. Ramirez, Aaron Kim, Mark Helwig, Kazuto Yokoyama, Takahisa Ueno, Tetsuya Narita, Ann Majewicz-Fey, Ashish D. Deshpande, Luis Sentis

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Sony Group Corporation（索尼集团公司） ； Meta Reality Labs Research（Meta现实实验室） 纠错

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

AI总结 提出模块化双边遥操作框架，集成操作端输入与机器人端灵巧手及柔顺臂，通过位置重定向、差分控制、多尺度触觉反馈和共享控制实现灵巧操作，验证了协调控制与接触感知能力。

Comments 4 pages, 7 figures, 1 appendix,

An Ergonomic, Customizable Soft Robotic Glove toward Personalized Hand Rehabilitation

一种符合人体工程学、可定制的软体机器人手套，用于个性化手部康复

Rui Chen, Firman Isma Serdana, Domenico Chiaradia, Xianlong Mai, Elena Losanno, Gabriele Righi, Claudia De Santis, Federica Serra, Vincent Mendez, Cristian Camardella, Daniele Leonardis, Giulio Del Popolo, Silvestro Micera, Antonio Frisoli

机构 * The Biorobotics Inst. and Dept. of Excellence in Robotics and AI, Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa, Italy（生物机器人研究所和机器人与人工智能卓越部门，圣安娜高等学院，比萨，意大利） ； Institute of Mechanical Intelligence and Department of Excellence in Robotics and AI, Scuola Superiore Sant’Anna (SSSA), 56127, Pisa, Italy（机械智能研究所和机器人与人工智能卓越部门，圣安娜高等学院（SSSA），56127，比萨，意大利） ； CAS Key Laboratory of Mechanical Behavior and Design of Materials, Institute of Humanoid Robots, School of Engineering Sciences, University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学材料机械行为与设计国家重点实验室，人形机器人研究所，工程科学学院，合肥，中国） ； Modular Implantable Neuroprostheses (MINE) Laboratory, Università Vita-Salute San Raffaele & Sant’Anna School of Advanced Studies, Milan, Italy（可植入神经假体（MINE）实验室，维塔-桑瑞法大学及圣安娜高级研究学院，米兰，意大利） ； Careggi University Hospital, 50134 Florence, Italy（Careggi大学医院，50134，佛罗伦萨，意大利） ； Bertarelli Fndn. Chair in Translational Neuroengineering, Neuro X Institute, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Laussane, Switzerland（伯特拉里基金会转化神经工程主席，Neuro X研究所，洛桑联邦理工学院（EPFL），洛桑，瑞士） 纠错

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

AI总结 针对手部康复需求，提出一种基于织物的可定制软体机器人手套，采用数控热封技术制造双腔致动器，通过个性化指关节适配和凹形外表面设计提升舒适度与抓握力，实验验证其能降低前臂肌肉活动并改善脊髓损伤患者的抓握模式。

ReactVLA: Fast and Lightweight Reactive Robot Manipulation via Improved Mean Flow Action Generation

ReactVLA: 通过改进的平均流动作生成实现快速轻量级反应式机器人操作

Yanzhao Guo, Wenkai Chen, Jianwei Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Technical Aspects of Multimodal Systems (TAMS), Department of Informatics, Universität Hamburg（汉堡大学信息学系多模态系统技术方面（TAMS）） 纠错

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

AI总结 提出ReactVLA框架，结合改进的平均流动作生成器和注意力残差机制，实现轻量低延迟的实时机器人操作，在模拟和真实任务中性能提升达1.65倍，推理速度提升4倍以上。

FAWAM: Force-Aware World Action Models for Closed-Loop Contact-Rich Manipulation

FAWAM: 面向闭环密集接触操作的力感知世界动作模型

Haotian He, Zeyu Yan, Qipeng Liu, Ning Guo, Wenzhao Lian

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出FAWAM，在感知、预测和闭环执行三个层次融入力信息，通过联合预测动作与末端扳手及残差校正模块，提升密集接触操作的成功率。

MCR-Bionic Hand: Anatomical Structural Priors for Dexterous Manipulation

MCR-Bionic Hand: 用于灵巧操作的解剖结构先验

Haosen Yang, Guowu Wei

机构 * University of Salford（索尔福德大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MCR-Bionic Hand，一种基于人体手部解剖结构先验的仿生机械手，通过结构智能实现低维控制到灵巧操作的映射，在接触密集型任务中验证了其有效性。