机器人 / 具身智能

Optimizing Entanglement Manipulation via Algebraic-Geometric Decompositions and Semidefinite Programming Hierarchies

通过代数几何分解与半定规划层次优化纠缠操控

Seiseki Akibue, Jisho Miyazaki, Hiroyuki Osaka

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)

AI总结 提出代数几何框架简化可分信道优化并强化DPS层次，用于计算非局域操作在可分信道下的最大成功概率，统一了纠缠成本的解析结果并解决了局部态区分的纠缠成本问题。

Comments 51 pages, 7 figures

Real-World Cooperative Bimanual Dexterous Grasp of Large Objects from Single-View Observations

基于单视图观测的真实场景中大型物体的双臂协同灵巧抓取

Ziming Li, Mingxuan Wu, Jiaqi Zhang, Hongfei Li, Yan Gan, Deqiang Ouyang, Ning Wang

机构 * The University of Auckland（奥克兰大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Southwest University（西南大学） 纠错

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

AI总结 本文针对机器人双臂抓取大型物体的挑战，提出含多模态数据集、DDPM模块及执行策略的真实场景双臂抓取框架，实验表明其对未见物体抓取成功率高。

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

World Action Models in Real Time: An Empirical Study of Smooth Execution via Asynchronous Deployment

实时世界动作模型：通过异步部署实现平滑执行的实证研究

Motubrain Team

机构 * Motubrain Team（Motubrain团队） 纠错

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

AI总结 本文针对世界动作模型推理延迟导致机器人执行不连续的问题，通过10Hz双机械臂机器人对比6种异步部署策略，发现前缀条件生成可在任务性能、速度与平滑度间实现最佳平衡，为高延迟世界动作模型的实时部署提供了指导。

AnyCamVLA: Zero-Shot Camera Adaptation for Viewpoint Robust Vision-Language-Action Models

AnyCamVLA: 零样本相机适应用于视角鲁棒的视觉-语言-动作模型

Hyeongjun Heo, Seungyeon Woo, Sang Min Kim, Junho Kim, Junho Lee, Yonghyeon Lee, Young Min Kim

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（电子与计算机工程系，首尔国立大学） ； Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology（机械工程系，麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 AnyCamVLA通过零样本相机适应提升视觉-语言-动作模型在视角变化下的鲁棒性，适用于任何RGB策略。

Comments Accepted to IROS 2026

Berkeley and Heiserman as an Unexhausted Architecture for Embodied Machine Intelligence

伯克利和海斯曼作为具身机器智能的未穷尽架构

Christopher A. Tucker

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

AI总结 本文以伯克利的《符号逻辑与智能机器》及海斯曼的工作为研究对象，探讨其在具身机器智能方面贡献。他们将逻辑与硬件、行为等联系，超越静态逻辑形式，为具身机器人认知架构方法提供思路，不应被视为历史终点。

PhysOmni: Physics-Grounded Multi-Object Scene Generation from a Single Image with Real-Time Interaction

TelePhysics: 从单张图像生成物理一致的多物体场景 with 实时交互

Xin Zhang, Yabo Chen, Yijie Fang, Wanying Qu, Haibin Huang, Chi Zhang, Feng Xu, Xuelong Li

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出TelePhysics，一种无需训练的框架，通过整体场景级3D重建将单张图像转换为物理一致且可控的视频。该方法通过统一的空间坐标系统表示完整场景几何，解决物体穿透和对齐模糊问题，实现准确的多物体交互和更丰富的复杂控制类型，从而在保持逼真视觉保真度的同时实现实时物理交互预览。

Comments ACMMM 2026. Project page: https://physomni.github.io/

A Robust Placeability Metric for Model-Free Unified Pick-and-Place Reasoning

一种针对无模型统一抓取放置推理的鲁棒放置性度量

Benno Wingender, Nils Dengler, Rohit Menon, Sicong Pan, Maren Bennewitz

机构 * Anonymous Authors（匿名作者） ； Benno Wingender（伯恩诺·温格德尔） ； Nils Dengler（尼尔·登格尔） ； Rohit Menon（罗希特·梅农） ； Sicong Pan（斯冰·潘） ； Maren Bennewitz（马伦·本内维茨） 纠错

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

AI总结 本文提出一种鲁棒的概率放置性度量，通过联合评估稳定性、抓取性和空隙，实现无模型的统一抓取放置推理，并在仿真和真实机器人实验中验证其有效性。

Comments IROS 2026

SharedAssembly: A Data Collection Approach via Shared Tele-Assembly

SharedAssembly：一种通过共享远程装配实现的数据收集方法

Yansong Wu, Xiao Chen, Yu Chen, Hamid Sadeghian, Fan Wu, Zhenshan Bing, Alois Knoll

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

AI总结 SharedAssembly是一种新型共享自主双边远程操作框架，可高效采集高精度小间隙装配数据，消除技能差距，新手操作员使用该框架即可达到甚至超过传统系统中专家的表现。

Comments 7 pages, 6 figures

MV-GEL: Language-Driven Multi-View Geometric Entity Localization on Meshes

MV-GEL：语言驱动的多视图网格几何实体定位

Kartik Bali, Roland Aydin

机构 * Helmholtz Zentrum Hereon（亥姆霍兹赫里恩研究中心） ； Institute for Continuum and Material Mechanics, Hamburg University of Technology（汉堡工业大学连续介质与材料力学研究所） ； German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 提出MV-GEL框架，通过语言查询定位网格上的细粒度几何实体，利用视角选择模块GELviews优先选择可观察性高的视角，结合VLM分割和光线投射提升定位精度。

Comments Accepted at ECCV 2026

CR-Solver: GPU-Accelerated Kinematics Solver for Tendon-driven Continuum Robots

CR-Solver：用于腱驱动连续体机器人的GPU加速运动学求解器

Heqing Yang, Yang Yi, Linqing Zhong, Linjiang Huang, Si Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 针对连续体机器人运动规划问题，提出CR-Solver求解器，它基于优化框架统一逆运动学等，利用GPU加速并行优化，在三项任务验证中比传统CPU求解器显著加速，成功率超95%精度达毫米级，且用纯Python实现，为高性能运动规划提供基础。

Comments IROS 2026

Evaluating Uncertainty and Quality of Visual Language Action-enabled Robots

评估具有视觉语言动作能力的机器人的不确定性和质量

Pablo Valle, Chengjie Lu, Shaukat Ali, Aitor Arrieta

机构 * Mondragon University（蒙dragon大学） ； Simula Research Laboratory（Simula研究实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对具有视觉语言动作能力的机器人，采用八个不确定性指标和五个质量指标，通过大规模实证研究评估其有效性，发现部分指标与人类评估有相关性且能区分任务执行质量，挑战了仅依赖成功率的评估做法。

Choosing the Lens: Strategic Perspective Activation in Context-Dependent Argumentation

选择视角：上下文相关论证中的策略性视角激活

Albert Sadowski, Jarosław A. Chudziak

机构 * Warsaw University of Technology（华沙技术大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出上下文相关论证框架（CDAF），通过击败函数和视角标记特化，研究代理如何通过选择相关性集和优先级来策略性地影响论证结果。

Comments Accepted to LAMAS&SR workshop at FLoC 2026

A Sensorless, Inherently Compliant Anthropomorphic Musculoskeletal Hand Driven by Electrohydraulic Actuators

无传感器、本征柔顺的人形肌理手驱动电液执行器

Misato Sonoda, Ronan Hinchet, Amirhossein Kazemipour, Yasunori Toshimitsu, Robert K. Katzschmann

机构 * Soft Robotics Lab, ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院软机器人实验室，瑞士） ； The University of Tokyo, Japan（东京大学，日本） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无传感器、本征柔顺的人形肌理手，利用电液执行器实现高运动灵活性与物理柔顺性，通过机械放大机构提升抓取能力，实验验证了其在复杂环境中的安全性和抓取性能。

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

MuxGel: Simultaneous Dual-Modal Visuo-Tactile Sensing via Spatially Multiplexing and Deep Reconstruction

MuxGel: 通过空间复用和深度重建实现同时双模视觉触觉感知

Zhixian Hu, Zhengtong Xu, Sheeraz Athar, Juan Wachs, Yu She

机构 * Edwardson School of Industrial Engineering, Purdue University（工业工程系，普渡大学） 纠错

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

AI总结 MuxGel通过空间复用和深度重建实现双模视觉触觉感知，提升机器人抓取任务的感知能力。

Comments Accepted by IROS 2026

Smooth Operator: A Real-Time Sampling-Based Algorithm for Kinematic Hand Retargeting

平滑算子：一种基于实时采样的运动学手部重定向算法

Robert Jomar Malate, Erik Bauer, Norica Bacuieti, Stefanos Charalambous, Elvis Nava, Robert K. Katzschmann, Benedek Forrai

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； mimic robotics（模仿机器人公司） 纠错

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

AI总结 针对基于梯度的手部重定向算法易收敛到不同局部最小值影响数据质量的问题，提出基于采样的无梯度重定向方法SBR，经模拟和真实用户研究评估，其总体任务成功率最高且显著降低操作员疲劳，为灵巧操作提供高效重定向器及基准测试方法。

Comments Minor cosmetic updates to figures

$π_0$-EqM: Equilibrium Matching for Closed-Loop Vision-Language-Action Control

$\pi_0$-EqM：闭环视觉-语言-动作控制的均衡匹配

Huanming Liu, Congsheng Xu, Jianmin Ji, Yao Mu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出$\pi_0$-EqM，用均衡匹配解码器替换$\pi_0$中的流匹配专家，在固定预算下提升机器人操作成功率，并发现残差与成功率之间的非单调关系。

Comments Preprint. 5 pages, 3 figures

First Plan Then Evaluate: Multi-Target Planning with Post-Planning Success Evaluation Improves Learning-Based Grasping Pipelines

先规划再评估：通过规划后成功评估的多目标规划改进基于学习的抓取管道

Martin Matak, Mohanraj Devendran Shanthi, Karl Van Wyk, Tucker Hermans

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 研究自主多指抓取问题，提出先规划到一组抓取目标，再由评估器估计成功可能性，机器人执行最可能成功轨迹的框架，该方法在多方面优于传统框架且能推广到新环境。

PhyPush: One Push is All You Need for Sensorless Physical Property Estimation with Physics-Guided Transformers

PhyPush：基于物理引导的Transformer，一次推动即可实现无传感器物理属性估计

Koyo Fujii, Luis Figueredo, Praminda Caleb-Solly, Ivan Boschi, Edoardo Ida', Marco Carricato, Aly Magassouba

机构 * School of Computer Science, University of Nottingham（诺丁汉大学计算机科学学院） ； Dept. of Industrial Engineering, University of Bologna（博洛尼亚大学工业工程系） 纠错

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

AI总结 提出PhyPush框架，利用物理引导的Transformer从单次推动的末端执行器速度估计物体质量和摩擦系数，通过牛顿第二定律和库仑摩擦模型约束提升物理一致性和泛化能力。

Comments Accepted to 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems

Tendon-Actuated Robots with a Tapered, Flexible Polymer Backbone: Design, Fabrication, and Modeling

具有锥形柔性聚合物背架的肌腱驱动机器人：设计、制造与建模

Harald Minde Hansen, Nandita Gallacher, Nicholas B. Andrews, Kristin Y. Pettersen, Jan Tommy Gravdahl, Mario di Castro

机构 * Mechatronics, Robotics and Operation Section, European Organization for Nuclear Research (CERN)（欧洲核子研究组织（CERN）机电学、机器人学与操作部门） ； Department of Aeronautics and Astronautics, University of Washington（华盛顿大学航空与航天系） ； Department of Engineering Cybernetics, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科学技术大学（NTNU）工程 cybernetics 部门） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种3D打印的肌腱驱动连续机器人，采用柔性锥形背架，通过几何锥形设计实现高曲率和增强的末端合规性，支持多种合规性机器人检测和操作任务。

Manifold-constrained Hamilton-Jacobi Reachability Learning for Decentralized Multi-Agent Motion Planning

流形约束的 Hamilton-Jacobi 可达性学习用于去中心化多智能体运动规划

Qingyi Chen, Ruiqi Ni, Junyoung Kim, Ahmed H. Qureshi

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 提出流形约束的 HJR 学习框架，通过求解流形约束下的 HJR 问题获取任务感知安全条件，并集成到去中心化轨迹优化规划器中，实现安全且任务可行的多智能体运动规划。

Wavelet Policy: Imitation Learning in the Scale Domain with World Prior Memory

小波策略：基于世界先验记忆的尺度域模仿学习

Changchuan Yang, Haoxuan Xu, Yuhang Dong, Guanzhong Tian, Haizhou Ge, Hongrui Zhu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University, DISCOVER Robotics（清华大学，DISCOVER机器人实验室） ； Hangzhou TaiWeave Robotics Co., Ltd.（杭州太 weave 机器人有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出小波策略，结合世界先验记忆与小波多尺度动作建模，通过编码静态背景图像中的持久物理场景结构，提升长周期机器人操作的效率与效果。

Unified Structural-Hydrodynamic Modeling of Underwater Underactuated Mechanisms and Soft Robots

水下欠驱动机构与软体机器人的统一结构-水动力学建模

Chenrui Zhang, Yiyuan Zhang, Yunfei Ye, Junkai Chen, Haozhe Wang, Cecilia Laschi

机构 * Department of Mechanical Engineering and Advanced Robotics Centre, National University of Singapore（新加坡国立大学机械工程系与先进机器人中心） ； Singapore-MIT Alliance for Research and Technology (SMART) Centre（新加坡-麻省理工学院研究与技术联盟中心） 纠错

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

AI总结 提出一种轨迹驱动的全局优化框架，基于CMA-ES同时识别弹性、阻尼和分布式水动力学参数，实现水下欠驱动机构和软体机器人的高保真建模，仅需单段视频。

Comments The first two listed authors contributed equally. Yiyuan Zhang is the corresponding author. This paper has been accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

Controllable Egocentric Video Generation via Occlusion-Aware Sparse 3D Hand Joints

可控的第一人称视角视频生成：基于遮挡感知的稀疏3D手部关节点

Chenyangguang Zhang, Botao Ye, Boqi Chen, Alexandros Delitzas, Fangjinhua Wang, Marc Pollefeys, Xi Wang

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； MPI for Informatics（信息研究所） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 机器人操作 ：world model(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出利用稀疏3D手部关节点作为显式控制信号，通过遮挡感知特征提取和3D加权机制，实现高保真、3D一致的第一人称手物交互视频生成。

Comments ECCV 2026

Visual-Language-Guided Task Planning for Horticultural Robots

面向园艺机器人的视觉-语言引导任务规划

Jose Cuaran, Kendall Koe, Aditya Potnis, Naveen Kumar Uppalapati, Girish Chowdhary

机构 * the Siebel School of Computing and Data Science（塞比尔计算与数据科学学院） ； the Department of Agricultural and Biological Engineering（农业与生物工程系） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算中心） 纠错

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

AI总结 提出一种模块化框架，利用视觉语言模型（VLM）主动查询异构数据源来引导机器人任务规划，在单作和混作环境中进行短期和长期作物监测任务基准测试，发现零样本VLM在短期任务中表现稳健（成功率87%），但长期多目标任务成功率低于10%，且依赖噪声语义地图时性能下降。

Comments 18 pages, 6 figures

RTFF: Random-to-Target Fabric Flattening Policy using Dual-Arm Manipulator

RTFF：使用双臂机械手的随机到目标织物展平策略

Kai Tang, Dipankar Bhattacharya, Hang Xu, Fuyuki Tokuda, Norman C. Tien, Kazuhiro Kosuge

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； Dyson School of Design Engineering, Imperial College London（帝国理工学院设计工程学院） ； Unprecedented-scale Data Analytics Center, Tohoku University（东北大学大规模数据分析中心） ； Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究生院） ； Department of Mechanical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学机械工程系） 纠错

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

AI总结 提出随机到目标织物展平任务，通过模板网格对齐和混合模仿学习-视觉伺服策略，实现双臂机器人对任意目标姿态的织物展平与对齐。

Comments 8 pages, 7 figures, conference

Local Flow Matching Generative Models

局部流匹配生成模型

Chen Xu, Xiuyuan Cheng, Yao Xie

机构 * H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology（哈里·米尔顿·斯图尔特工业与系统工程学院，佐治亚理工学院） ； Department of Mathematics, Duke University（杜克大学数学系） 纠错

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

AI总结 提出局部流匹配（LFM）方法，通过逐步学习一系列流匹配子模型，每个子模型匹配扩散过程的一个时间步，实现更高效训练，并基于χ²散度提供理论生成保证，在表格、图像和机器人策略生成中表现竞争性。

FOUND-IT: Foundation-model-first Task-driven 3D Scene Graphs with Granularity on Demand

FOUND-IT: 基于基础模型优先、按需粒度的任务驱动3D场景图

Dominic Maggio, Nicolas Gorlo, Kris Hauser, Luca Carlone

机构 * Laboratory for Information & Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology（信息与决策系统实验室，麻省理工学院） ； Samsung Research America（三星美国研究院） 纠错

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

AI总结 提出首个基于未标定单目相机实时构建任意室内外环境分层任务驱动3D场景图的方法，通过几何基础模型和可调整粒度支持动态任务，并在ASHiTA SG3D基准上提升79%准确率。

Online Self-Training for Co-Adaptation in Hierarchical Diffusion Policies

层次扩散策略中的在线自训练协同适应

Clemence Grislain, Mathilde Kappel, Olivier Sigaud, Mohamed Chetouani

机构 * ISIR, Sorbonne Université, CNRS（ISIR，索邦大学，国家科学研究中心） 纠错

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

AI总结 提出ORCHID自训练框架，通过环境反馈过滤轨迹并蒸馏回规划器和控制器，实现层次扩散策略的在线稳定改进，在CALVIN基准上轻量模型超越纯离线方法。

Comments Accepted at ICML 2026 Workshop on Decision-Making from Offline Datasets to Online Adaptation (DEMO)

Rod models in continuum and soft robot control: a review

连续体和软体机器人控制中的杆模型：综述

Carlo Alessi, Camilla Agabiti, Daniele Caradonna, Cecilia Laschi, Federico Renda, Egidio Falotico

机构 * Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； The BioRobotics Institute（生物机器人研究所） ； Department of Excellence in Robotics and AI（机器人与人工智能卓越部门） 纠错

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

AI总结 本文综述了杆模型在连续体和软体机器人建模与控制中的应用，涵盖数学基础、机器人建模及控制策略，并讨论了其优势、局限和未来方向。

Dexterity-BEV: Aligning 3D World and Actions for Generalizable Robot Policies Learning

Dexterity-BEV: 对齐3D世界与动作以实现通用机器人策略学习

Huayi Zhou, Wei Gao, Dekun Lu, Ruiji Liu, Zhanqi Zhang, Ziyang Zhang, Jian Chen, Wenlve Zhou, Sheng Xu, Shumin Li, Kangyi Guo, Shichen Xu, Zixin Huang, Yongyi Su, Kui Jia

机构 * DexForce Technology（德克斯技术公司） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出Dexterity-BEV框架，通过对齐顶点图和顶点谱的3D表示以及鸟瞰图对齐，解决2D基础模型在3D操作中的局限性，提升机器人策略的泛化能力。

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