机器人 / 具身智能

Deep Multimodal Embedding: Manipulating Novel Objects with Point-clouds, Language and Trajectories

Jaeyong Sung, Ian Lenz, Ashutosh Saxena

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

Comments IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2017

Governable Individuals: An Identity Layer for Embodied Agents That Keep Learning

可治理个体：用于持续学习的具身智能体的身份层

Xue Qin, Simin Luan, Cong Yang, Zhijun Li

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title)

AI总结 研究具身人工智能中持续智能体的治理问题，提出可治理个体概念，其能力可变，权限等只能通过特定签名生命周期转换扩展，经测试发现仅学习判断和行为测试不足，需架构性承载层，还介绍了相关抽象概念、机制及开放问题。

Comments Perspective paper. Companion technical report with proofs and empirical evaluation to be posted separately on arXiv

Control-Aware Manipulation of ArduPilot via Legitimate MAVLink Commands: Simulation and Hardware Validation

通过合法MAVLink命令对ArduPilot进行控制感知操纵：仿真与硬件验证

Feras Benchellal andLotfi Ben Othmane, Yasaswini Konapalli, Cihan Tunc, Bharat Bhargava

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title)

AI总结 研究针对ArduPilot无人机的控制感知攻击，通过修改PID增益、改变EKF配置和违反故障安全假设，导致无人机失控坠毁，并在SITL仿真和Pixhawk硬件平台上验证。

Food4All: An Agentic Framework and Benchmark for Food Resource Navigation with Adaptive User Understanding

Food4All: 一种具有自适应用户理解能力的食物资源导航智能体框架与基准

Yiyang Li, Weixiang Sun, Tianyi Ma, Kaiwen Shi, Zheyuan Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（诺特大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(title)

AI总结 提出Food4All框架，结合食物搜索工具与300个多轮评估任务，在686个印第安纳食物资源上评估六种大语言模型，诊断其在约束条件处理和非理想用户交互中的不足。

Comments We have further refined the benchmark construction and experimental presentation to improve clarity and consistency. The revised version includes updated task design, food-resource data, and evaluation details to better align the benchmark with the intended food resource referral setting. These changes provide a more precise presentation of the experimental findings

Joint Communication and Computation Design for Mobile Embodied AI Network (MEAN)

移动具身人工智能网络（MEAN）的联合通信与计算设计

Chenliang Wu, Zhouxiang Zhao, Jiaxiang Wang, Ruopeng Xu, Chen Zhu, Zhaohui Yang, Zhaoyang Zhang

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(title)

AI总结 本文研究了移动具身人工智能网络在无线通信中的能量高效协作策略，通过双模式协作框架优化计算、通信和任务执行能耗，提出低复杂度枚举算法降低总能耗。

Real-world models for multiple term structures: a unifying HJM semimartingale framework

现实世界中多个期限结构的模型：一种统一的HJM半鞅框架

Claudio Fontana, Eckhard Platen, Stefan Tappe

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title)

AI总结 本文提出一种统一的HJM半鞅框架，用于建模金融、保险和能源市场中的多个期限结构，研究市场可行性并刻画局部鞅折价器集合，分析相关的随机偏微分方程（SPDE）的解的存在性和唯一性、不变性及仿射实现的存在性。

Comments 47 pages

How to Capture Human Preference: Commissioning of a Robotic Use-Case via Preferential Bayesian Optimisation

如何捕捉人类偏好：通过偏好贝叶斯优化委托一个机器人用例

Sander De Witte, Jeroen Taets, Andras Retzler, Guillaume Crevecoeur, Tom Lefebvre

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title)

AI总结 本文提出通过偏好贝叶斯优化解决机器人任务委托问题，展示其在专家偏好反馈下的有效性，并证明辅助成本函数在决策一致性上的优势。

Real-World Modeling of Computation Offloading for Neural Networks with Early Exits and Splits

Jan Danek, Zdenek Becvar, Adam Janes

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title)

Comments 6 pages, 8 figures, This work has been submitted to IEEE GLOBECOM 2025 for peer review

SPINACH: SPARQL-Based Information Navigation for Challenging Real-World Questions

Shicheng Liu, Sina J. Semnani, Harold Triedman, Jialiang Xu, Isaac Dan Zhao, Monica S. Lam

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(title)

Comments Findings of EMNLP 2024

Real or Robotic? Assessing Whether LLMs Accurately Simulate Qualities of Human Responses in Dialogue

Jonathan Ivey, Shivani Kumar, Jiayu Liu, Hua Shen, Sushrita Rakshit, Rohan Raju, Haotian Zhang, Aparna Ananthasubramaniam, Junghwan Kim, Bowen Yi, Dustin Wright, Abraham Israeli, Anders Giovanni Møller, Lechen Zhang, David Jurgens

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title)

Towards General Loop Invariant Generation: A Benchmark of Programs with Memory Manipulation

Chang Liu, Xiwei Wu, Yuan Feng, Qinxiang Cao, Junchi Yan

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title)

Comments Preprint, under review

Robo-Chargers: Optimal Operation and Planning of a Robotic Charging System to Alleviate Overstay

Yi Ju, Teng Zeng, Zaid Allybokus, Scott Moura

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title)

Journal ref IEEE Transactions on Smart Grid

Theoretical simulation and experimental verification of dynamic caustic manipulation using a deformable mirror for laser material processing

Marco Smarra, Evgeny L. Gurevich, Andreas Ostendorf

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title)

Journal ref Journal of Optics & Laser Technology, 149, 107814 (2022)

Automated Curriculum Learning for Embodied Agents: A Neuroevolutionary Approach

Nicola Milano, Stefano Nolfi

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title)

Evaluation of Three Nonlinear Control Methods to Reject the Constant Bounded Disturbance for Robotic Manipulators

Amir. A. Ghavifekr, Saeed Pezeshki, Arash Arjmandi

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title)

Comments Majlesi Journal of Mechatronic Systems-2012

A Hybrid Compact Neural Architecture for Visual Place Recognition

Marvin Chancán, Luis Hernandez-Nunez, Ajay Narendra, Andrew B. Barron, Michael Milford

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

Comments Preprint version of article published in IEEE Robotics and Automation Letters

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 5, no. 2, pp. 993-1000, April 2020

Boundary stabilization of systems of high order PDEs arising from flexible robotics

Andrea Cristofaro, Francesco Ferrante

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)

Improved Tactile Resonance Sensor for Robotic Assisted Surgery

David Oliva Uribe, Johan Schoukens, Ralf Stroop

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title)

Comments 16 pages

Journal ref published in Mechanical Systems and Signal Processing 2018

Artificial Intelligence-Based Techniques for Emerging Robotics Communication: A Survey and Future Perspectives

S. H. Alsamhi, Ou Ma, M. S. Ansari

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)

Comments 11 pages, 6 figures

Patterns, transitions and the role of leaders in the collective dynamics of a simple robotic flock

Norbert Tarcai, Csaba Virágh, Dániel Ábel, Máté Nagy, Péter L. Várkonyi, Gábor Vásárhelyi, Tamás Vicsek

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title)

Comments 24 pages, 17 figures, 3 tables

Journal ref Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2011 P04010

PRISM: Precision and contact-rich Real-world Industrial Skill dataset with Multimodal sensing

PRISM：具备多模态感知的高精度高接触真实工业技能数据集

Tengbo Yu, Jiahao Wu, Hanning Wang, Rui Chen, Chuanhou Liu, Chuang Sun, Hangxin Liu

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； Delta Intelligence（三角洲智能公司） ； PKU-Wuhan Institute for Artificial Intelligence（北京大学武汉人工智能研究院） ； Hubei Humanoid Robot Innovation Center Co., Ltd.（湖北人形机器人创新中心有限公司） ； China Academy of Information and Communications Technology（中国信息通信研究院） 纠错

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

AI总结 本文介绍PRISM——一个面向高接触工业操作的大规模多模态数据集，涵盖25余项操作任务，包含5000余条共45小时的遥操作演示，为高精度工业场景的多模态感知与控制提供真实基准。

MatchingPolicy: Correspondence-Aware Policy Enables Cross-Object In-Context Learning

MatchingPolicy：具备对应感知能力的策略实现跨物体的上下文学习

Qijin She, Hanyang Yu, Zeming Li, Ping Tan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出MatchingPolicy框架，通过解耦演示-场景匹配与策略学习，结合视觉基础模型和两阶段匹配算法，在RLBench及真实操作任务上实现了跨物体的少样本泛化性能提升。

DeepInsight II: One Trace from Benchmark to Robot

DeepInsight II：从基准测试到机器人的单条轨迹

Siyi Li, Yuchen Kang, Wuliang Wang, Zhengjie Zhang, Jiangpin Liu, Jianhao Yao, Jie Chen

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

AI总结 DeepInsight II量化具身层，复现基准结果、通过MotionBench实现仿真到真实机器人的原生迁移，并扩展轨迹定位至带修复动作的交接标签，提供从基准到机器人的经验连续性。

AlloEgo-VLM: Disambiguating Allocentric and Egocentric Reference Frames in Vision-Language Models

AlloEgo-VLM：在视觉语言模型中消除 allocentric（ allocentric 即 allocentric 参考框架，又称 allocentric 坐标系，指以环境为中心的参考框架）与 egocentric（ egocentric 即 egocentric 参考框架，又称自我中心坐标系，指以观察者自身为中心的参考框架）参考框架的歧义

Kuan-Lin Chen, Tzu-Ti Wei, Chao-Chi Liao, Yu-Chee Tseng, Jen-Jee Chen

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； Institute of Computer Science and Engineering（工程与计算机科学学院） ； College of Artificial Intelligence（人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对VLMs理解空间语义时 allocentric 与 egocentric 参考框架的歧义问题，构建数据集AlloEgo-View并开发框架AlloEgo-VLM，经NVIDIA Isaac Sim平台验证其在具身机器人开放式物体搜索任务中的有效性。

Comments 28 pages, 9 figures. Project page and code available at https://github.com/CKL9001/AlloEgo-VLM

The Synthetic Web: Adversarially-Curated Mini-Internets for Diagnosing Epistemic Weaknesses of Language Agents

合成网络：用于诊断语言代理知识弱点的对抗性定制迷你互联网

Shrey Shah, Levent Ozgur

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本研究提出合成网络基准测试，通过对抗性内容测试揭示语言代理在处理冲突信息时的弱点，为高风险领域中的可靠代理开发提供评估框架。

Comments This version includes a revised manuscript presentation and formatting, expanded methodological and experimental details, enhanced reproducibility documentation, and improved benchmark framing and evaluation descriptions

JailWAM: Jailbreaking World Action Models in Robot Control

JailWAM: 在机器人控制中对World Action Models进行劫持

Hanqing Liu, Songping Wang, Jiahuan Long, Jiacheng Hou, Jialiang Sun, Chao Li, Yang Yang, Wei Peng, Xu Liu, Tingsong Jiang, Yao Mu, Wen Yao

机构 * MoE key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院教育部重点实验室） ； PR Lab, Nanjing University（南京大学PR实验室） ； Defense Innovation Institute, Chinese Academy of Military Science（军事科学院国防创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出JailWAM框架，通过三级安全分类体系和三个核心组件，系统评估WAM的安全性，实验表明其能有效暴露物理漏洞，攻击成功率高达84.2%。

Vision-Reasoning-Guided Occlusion Removal from Light Fields

视觉推理引导的光场遮挡去除

Mohamed Youssef, Oliver Bimber

机构 * Johannes Kepler University（约翰·开普勒大学） 纠错

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

AI总结 提出结合光场积分与视觉语言模型的框架，通过多视图融合和语义先验恢复被遮挡场景，在合成和真实数据上取得最优性能。

3D Scene Generation: A Survey

3D场景生成：一项综述

Haozhe Xie, Beichen Wen, Zhaoxi Chen, Fangzhou Hong, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学S实验室） 纠错

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

AI总结 本综述系统梳理3D场景生成的四大范式方法，分析其技术基础与挑战，展望物理感知生成等方向，为该领域发展提供参考。

Comments Accepted by IJCV. Project Page: https://github.com/hzxie/Awesome-3D-Scene-Generation

Toward the Cognitive--Physical Limits of Embodied Intelligence through a World-Model-Centric Autonomous Racing Agent

通过以世界模型为中心的自主智能体探索具身智能的认知-物理极限

Zitong Shan, Baichuan Lou, Yanxin Zhou, Shuge Wu, Xianqi He, Bolin Zhao, Sheng Zhao, Zhouheng Li, Chee Kiong Ong, King Ho Holden Li, Chen Lv

机构 * K2 Holding, L.L.C（K2控股有限责任公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出以世界模型为中心的自主赛车智能体，结合实车与模拟实验，探索具身智能的认知-物理极限，提升了交互成功率与泛化能力，为安全部署提供边界感知方法。

EsaacSim: A Multimodal Event Camera Add-on for NVIDIA Isaac Sim

EsaacSim：适用于NVIDIA Isaac Sim的多模态事件相机附加组件

Ignacio Bugueno-Cordova, Malte Kuhlmann, Nicolás Navarro-Guerrero, Miguel Campusano, Rodrigo Verschae

机构 * Leibniz Universität Hannover（莱布尼茨汉诺威大学） ； L3S Research Center（L3S研究中心） ； University of Southern Denmark（南丹麦大学） ； University of Chile（智利大学） 纠错

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

AI总结 本文提出适用于NVIDIA Isaac Sim的多模态事件相机附加组件EsaacSim，可实现多模态事件相机在线仿真，在多种分辨率下具备高效性能，支持机器人研究的多模态仿真与合成数据生成。

Journal ref The 19th European Conference on Computer Vision Workshops (ECCVW 2026); Workshop on Neuromorphic Vision (NeVi)