机器人 / 具身智能

SuPLE: Robot Learning with Lyapunov Rewards

Phu Nguyen, Daniel Polani, Stas Tiomkin

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

Comments 7 pages, 4 figures

Sparse Diffusion Policy: A Sparse, Reusable, and Flexible Policy for Robot Learning

Yixiao Wang, Yifei Zhang, Mingxiao Huo, Ran Tian, Xiang Zhang, Yichen Xie, Chenfeng Xu, Pengliang Ji, Wei Zhan, Mingyu Ding, Masayoshi Tomizuka

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title)；robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

Comments Published at CoRL 2024

Deep Generative Models in Robotics: A Survey on Learning from Multimodal Demonstrations

Julen Urain, Ajay Mandlekar, Yilun Du, Mahi Shafiullah, Danfei Xu, Katerina Fragkiadaki, Georgia Chalvatzaki, Jan Peters

专题命中 机器人学习 ：robotics(title,abstract)；robot learning(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

Comments 20 pages, 11 figures, submitted to TRO

ABNet: Attention BarrierNet for Safe and Scalable Robot Learning

Wei Xiao, Tsun-Hsuan Wang, Daniela Rus

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

Comments 18 pages

Non-parametric regression for robot learning on manifolds

P. C. Lopez-Custodio, K. Bharath, A. Kucukyilmaz, S. P. Preston

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

Comments 17 pages, 15 figures; added quantitative comparisons with baselines in the experiments Section; modified introduction; fixed typos; added Appendixes B and C; reordered sections for better understanding; changed the Section on adaptation of trajectories

Unraveling the Single Tangent Space Fallacy: An Analysis and Clarification for Applying Riemannian Geometry in Robot Learning

Noémie Jaquier, Leonel Rozo, Tamim Asfour

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

Comments Accepted for publication in ICRA'24. 8 pages, 5 figures, 3 tables

Robotic Handling of Compliant Food Objects by Robust Learning from Demonstration

Ekrem Misimi, Alexander Olofsson, Aleksander Eilertsen, Elling Ruud Øye, John Reidar Mathiassen

专题命中 机器人学习 ：robotic(title,abstract)；robot learning(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

Comments 8 pages, 7 figures,IROS 2018

Contrastive Language, Action, and State Pre-training for Robot Learning

Krishan Rana, Andrew Melnik, Niko Sünderhauf

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

Tiny Robot Learning: Challenges and Directions for Machine Learning in Resource-Constrained Robots

Sabrina M. Neuman, Brian Plancher, Bardienus P. Duisterhof, Srivatsan Krishnan, Colby Banbury, Mark Mazumder, Shvetank Prakash, Jason Jabbour, Aleksandra Faust, Guido C. H. E. de Croon, Vijay Janapa Reddi

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

Comments 4 pages, 3 figures, 1 table, in IEEE AICAS 2022

From Machine Learning to Robotics: Challenges and Opportunities for Embodied Intelligence

Nicholas Roy, Ingmar Posner, Tim Barfoot, Philippe Beaudoin, Yoshua Bengio, Jeannette Bohg, Oliver Brock, Isabelle Depatie, Dieter Fox, Dan Koditschek, Tomas Lozano-Perez, Vikash Mansinghka, Christopher Pal, Blake Richards, Dorsa Sadigh, Stefan Schaal, Gaurav Sukhatme, Denis Therien, Marc Toussaint, Michiel Van de Panne

专题命中 机器人学习 ：robotics(title,abstract)；robot learning(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

Towards Deep Robot Learning with Optimizer applicable to Non-stationary Problems

Taisuke Kobayashi

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

Comments 6 pages, 4 figures

Journal ref IEEE/SICE International Symposium on System Integration, 2021

RMP2: A Structured Composable Policy Class for Robot Learning

Anqi Li, Ching-An Cheng, M. Asif Rana, Man Xie, Karl Van Wyk, Nathan Ratliff, Byron Boots

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

Gaussians on Riemannian Manifolds: Applications for Robot Learning and Adaptive Control

Sylvain Calinon

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

Bayesian Optimization Meets Riemannian Manifolds in Robot Learning

Noémie Jaquier, Leonel Rozo, Sylvain Calinon, Mathias Bürger

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title)；robotics(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

Comments Accepted in CoRL'19, 14 pages, 9 figures, 5 tables, 7 appendices

Influence of Gripper Design on Human Demonstration Quality for Robot Learning

夹具设计对机器人学习中人类示范质量的影响

Gina L. Georgadarellis, Natalija Beslic, Seonhun Lee, Frank C. Sup, Meghan E. Huber

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Department of Mechanical and Industrial Engineering（机械与工业工程系） ； Elaine Marieb Center for Nursing and Engineering Innovation（Elaine Marieb护理与工程创新中心） ； Center for Personalized Health Monitoring（个性化健康监测中心） ； Institute for Applied Life Sciences（应用生命科学研究所） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title)；robotics(abstract,comments)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究评估了不同夹具设计对医疗包装打开任务示范效果的影响，发现集中负载夹具性能优于分散负载夹具，但不如双手，凸显了夹具人体工学和机械优化的重要性。

Comments To be published in proceedings of 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation

Quantifying Demonstration Quality for Robot Learning and Generalization

Maram Sakr, Zexi Jesse Li, H. F. Machiel Van der Loos, Dana Kulic, Elizabeth A. Croft

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；robotics(abstract,journal_ref)；分类 cs.RO

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 7, Issue: 4, October 2022)

TidyBot++: An Open-Source Holonomic Mobile Manipulator for Robot Learning

Jimmy Wu, William Chong, Robert Holmberg, Aaditya Prasad, Yihuai Gao, Oussama Khatib, Shuran Song, Szymon Rusinkiewicz, Jeannette Bohg

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,comments)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

Comments Conference on Robot Learning (CoRL), 2024. Project page: https://tidybot2.github.io

MOSAIC: Learning Unified Multi-Sensory Object Property Representations for Robot Learning via Interactive Perception

Gyan Tatiya, Jonathan Francis, Ho-Hsiang Wu, Yonatan Bisk, Jivko Sinapov

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title)；robotics(abstract,comments)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

Comments Accepted to the 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), May 13 to 17, 2024; Yokohama, Japan

MimicGen: A Data Generation System for Scalable Robot Learning using Human Demonstrations

Ajay Mandlekar, Soroush Nasiriany, Bowen Wen, Iretiayo Akinola, Yashraj Narang, Linxi Fan, Yuke Zhu, Dieter Fox

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

Comments Conference on Robot Learning (CoRL) 2023

Understanding Teacher Gaze Patterns for Robot Learning

Akanksha Saran, Elaine Schaertl Short, Andrea Thomaz, Scott Niekum

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

Comments Updated acknowledgements. Published in Conference on Robot Learning (CoRL), 2019

Journal ref PMLR (2019) 1247-1258

Learning to Act from Actionless Videos through Dense Correspondences

Po-Chen Ko, Jiayuan Mao, Yilun Du, Shao-Hua Sun, Joshua B. Tenenbaum

专题命中 机器人学习 ：manipulation(abstract)；navigation(abstract)；robot policy(abstract)；robotic(abstract)

Comments Project page: https://flow-diffusion.github.io/

CoLI: A Reproducible Platform for Continuum Robot Learning via Monolithic 3D Printing and Isomorphic Teleoperation

CoLI: 通过整体3D打印和同构遥操作实现连续体机器人学习的可复现平台

Ziyuan Tang, Chenxi Xiao

机构 * School of Information Science and Technology at ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title)；robotics(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种基于多材料3D打印和同构遥操作的连续体机器人平台，简化制造流程并实现无奇异映射控制，支持模仿学习自主控制，通过硬件表征和操作任务验证其可复现性和学习就绪性。

Comments 8 pages, 7 figures, 1 table, accepted by IROS2026

When Does Legacy Data Start to Help? Emergent Transfer in Cross-Configuration Robot Learning

遗留数据何时开始发挥作用？跨配置机器人学习中的涌现转移

Tao Wang, Hudson Hou, Yingdong Hu, Yufeng Liu, Qinghai Li, Yingjie Jiang, Yingzhi Wang, Cheng Ma, Richard Wang, Yang Gao

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究跨配置机器人学习中遗留数据何时有益，发现存在类似顿悟的三阶段转变，即低能力时遗留数据无效，超阈值后收益剧增，高能力时收益递减，基于梯度对齐等给出理论解释和阶段感知规则并验证。

Nautilus: From One Prompt to Plug-and-Play Robot Learning

Nautilus：从一个提示到即插即用的机器人学习

Yufeng Jin, Jianfei Guo, Xiaogang Jia, Yu Deng, Zechu Li, Han Liu, Weiran Liao, Vignesh Prasad, Mathias Franzius, Gerhard Neumann, Georgia Chalvatzaki

机构 * TU Darmstadt（图宾根大学） ； KIT（卡尔斯鲁厄理工学院） ； FZI（弗劳恩霍夫研究所） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） ； Honda Research Institute Europe（本田欧洲研究院） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 Nautilus通过单个提示生成可复现、评估、微调和部署的机器人学习工作流程，提供即插即用的代理技能集和统一接口，减少跨家族验证的工程负担。

Safe Learning Predictive Control for Ego-World Robotic Systems

自我世界机器人系统的安全学习预测控制

Davide Valenti, Giuseppe Notarstefano

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robotic(title,abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对自我世界机器人框架，提出SOWL-MPC策略，结合基于稀疏变分高斯过程的在线学习机制与滚动时域控制方案，依靠噪声测量推断潜在世界策略后验分布，经实验验证该策略可实现自我机器人安全机动。

Actuator Reality Shaping for Zero-Shot Sim-to-Real Robot Learning

执行器现实塑造：面向零样本仿真到现实机器人学习

Satoshi Yamamori, Koji Ishihara, Kenjiro Minamikawa, Ryosei Ohmori, Taiyo Yasaki, Norikazu Sugimoto, Jun Morimoto

机构 * Graduate School of Informatics, Kyoto University（京都大学信息学研究科） ； Dept. of Brain Robot Interface, Computational Neuroscience Labs, ATR（脑机器人接口部门，计算神经科学实验室，ATR） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出执行器现实塑造范式，通过物理执行器的闭环行为匹配仿真中的理想二阶参考动力学，实现零样本仿真到现实迁移，无需任务级微调或学习执行器模型。

Comments 15 pages, 6 figures

RoboLineage: Agent-Native Data Lifecycle Governance Across Robot Policy Iterations

RoboLineage：跨机器人策略迭代的智能体原生数据生命周期治理

Qian Luo, Wentao Guo, Zhennan Qin, Nanchun Guo, Yunhan Zhao, Yi Ma, Yanchao Yang

机构 * Transcengram ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出RoboLineage系统，通过将数据收集、审查、训练、评估等步骤表示为类型化谱系工件，实现机器人策略迭代的显式生命周期管理，提升迭代速度与可审计性。

EgoInfinity: A Web-Scale 4D Hand-Object Interaction Data Engine for Any-View Robot Retargeting and Video-to-Action Robot Learning

EgoInfinity: 一个面向任意视角机器人重定向与视频到动作机器人学习的网络规模4D手物交互数据引擎

Gaotian Wang, Kejia Ren, Andrew Morgan, Yiting Chen, Howard H. Qian, Podshara Chanrungmaneekul, Kaiyu Hang

机构 * Rice University（莱斯大学） ； Robotics and AI Institute（机器人与人工智能研究所） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出EgoInfinity引擎，从互联网视频自动生成4D手物交互数据，实现跨机器人形态的动作重定向与技能学习，无需人工标注。

Comments 24 pages. Project page: https://huggingface.co/spaces/Rice-RobotPI-Lab/EgoInfinity

DynaMimicGen: A Data Generation Framework for Robot Learning of Dynamic Tasks

DynaMimicGen：一种用于机器人动态任务学习的数据生成框架

Vincenzo Pomponi, Paolo Franceschi, Stefano Baraldo, Loris Roveda, Oliver Avram, Luca Maria Gambardella, Anna Valente

机构 * Institute of Systems and Technologies for Sustainable Production (ISTePS)（可持续生产系统与技术研究所） ； Department of Innovative Technologies (DTI)（创新技术系） ； University of Applied Science and Arts of Southern Switzerland (SUPSI)（瑞士南部应用科学与艺术大学） ； Istituto Dalle Molle di studi sull’intelligenza artificiale (IDSIA)（达莫尔智能研究 institute） ； Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Politecnico di Milano (PoliMi)（米兰理工学院） ； Faculty of Informatics（信息学院） ； Università della Svizzera Italiana (USI)（瑞士意大利大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出DynaMimicGen框架，通过少量人类示范生成数据，支持动态任务学习，产生适应性强的轨迹，提升机器人在复杂环境中的表现。

Stable, Concurrent Controller Composition for Multi-Objective Robotic Tasks

多目标机器人任务的稳定并发控制器组合

Anqi Li, Ching-An Cheng, Byron Boots, Magnus Egerstedt

机构 * Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology（机器人与智能机器研究所，佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种稳定且并发的控制器组合方法，用于多目标机器人任务，通过分解任务为子任务并独立设计子任务控制器，再利用RMPflow框架结合生成整体控制策略，同时通过CLF分析确保系统稳定性。

Comments The 58th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), 2019