机器人 / 具身智能

Hyper-GoalNet: Goal-Conditioned Manipulation Policy Learning with HyperNetworks

Hyper-GoalNet: 基于超网络的目标条件化操纵策略学习

Pei Zhou, Wanting Yao, Qian Luo, Xunzhe Zhou, Yanchao Yang

机构 * InfoBodied AI Lab, The University of Hong Kong（信息身体AI实验室，香港大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 Hyper-GoalNet通过超网络生成任务特定策略参数，提升机器人操纵在多样化目标和环境下的鲁棒性与性能。

Image Generation as a Visual Planner for Robotic Manipulation

图像生成作为机器人操作的视觉规划器

Ye Pang

机构 * Southern China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用图像生成模型作为机器人视觉规划器，通过轻度微调实现时间连贯的机器人操作视频生成。

Comments 11 pages 9 figures Under review at CVPR 2026

Ensuring Force Safety in Vision-Guided Robotic Manipulation via Implicit Tactile Calibration

通过隐式触觉校准确保视觉引导的机器人操作中的力安全

Lai Wei, Jiahua Ma, Yibo Hu, Ruimao Zhang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SafeDiff框架，通过隐式触觉校准提升机器人操作中的力安全，结合视觉和触觉数据优化状态规划，减少有害力风险。

Comments Website URL: see https://i-am-future.github.io/safediff/

ManualVLA: A Unified VLA Model for Chain-of-Thought Manual Generation and Robotic Manipulation

ManualVLA: 一种统一的VLA模型用于链式思维手动生成和机器人操作

Chenyang Gu, Jiaming Liu, Hao Chen, Runzhong Huang, Qingpo Wuwu, Zhuoyang Liu, Xiaoqi Li, Ying Li, Renrui Zhang, Peng Jia, Pheng-Ann Heng, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机学院，北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Simplexity Robotics Project（Simplexity机器人项目） 纠错

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

AI总结 ManualVLA通过融合多模态手册生成与动作执行，提升机器人长周期任务中的规划与操作能力。

A Cross-Embodiment Gripper Benchmark for Rigid-Object Manipulation in Aerial and Industrial Robotics

面向空载和工业机器人的跨体态夹具基准测试

Marek Vagas, Martin Varga, Jaroslav Romancik, Ondrej Majercak, Alejandro Suarez, Anibal Ollero, Bram Vanderborght, Ivan Virgala

机构 * Faculty of Mechanical Engineering, Technical University of Kosice（机械工程学院，科西策技术大学） ； GRVC Robotics Lab of Seville（塞维利亚GRVC机器人实验室） ； Brubotics, Vrije Universiteit Brussel and IMEC（Brubotics、布鲁塞尔自由大学和IMEC） 纠错

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

AI总结 本文提出跨体态夹具基准测试，用于评估夹具在不同机器人平台上的抓取性能和节能能力。

Reconfigurable Auxetic Devices (RADs) for Robotic Surface Manipulation

可重构各向同性装置（RADs）用于机器人表面操控

Jacob Miske, Ahyan Maya, Ahnaf Inkiad, Jeffrey Ian Lipton

机构 * Department of Mechanical and Industrial Engineering, Northeastern University（机械与工业工程系，东北大学） ； Department of Mathematics, Northeastern University（数学系，东北大学） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（计算机科学学院，东北大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种可重构各向同性装置，通过可重构锁定或嵌入伺服电机实现形状控制，以实现机器人表面操控中的可变表面收缩和扩展。

Comments 13 pages, 9 figures

Learning from Watching: Scalable Extraction of Manipulation Trajectories from Human Videos

通过观看学习：从人类视频中可扩展地提取操作轨迹

X. Hu, G. Ye

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

AI总结 本文提出结合大规模基础模型与点跟踪技术，从人类视频中提取操作轨迹，以实现更高效的数据收集和机器人学习。

Comments Accepted to RSS 2025 Workshop

Planning and Control for Deformable Linear Object Manipulation

可变形线性物体操作的规划与控制

Burak Aksoy, John Wen

机构 * Electrical, Computer, and Systems Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院电子、计算机与系统工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种高效的移动机械臂操作可变形线性物体的方法，结合全局规划器和实时控制器，实现无碰撞操作，适用于复杂障碍环境。

Comments SUBMITTED TO IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING (T-ASE)

M4-BLIP: Advancing Multi-Modal Media Manipulation Detection through Face-Enhanced Local Analysis

M4-BLIP：通过面部增强的局部分析推进多模态媒体篡改检测

Hang Wu, Ke Sun, Jiayi Ji, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing（多媒体可信感知与高效计算重点实验室） 纠错

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

AI总结 M4-BLIP通过引入面部增强的局部分析，提升多模态媒体篡改检测的准确性和可解释性。

Comments 12 pages, 6 figures

Human Decision-making is Susceptible to AI-driven Manipulation

人类决策易受AI驱动的操控

Sahand Sabour, June M. Liu, Siyang Liu, Chris Z. Yao, Shiyao Cui, Xuanming Zhang, Wen Zhang, Yaru Cao, Advait Bhat, Jian Guan, Wei Wu, Rada Mihalcea, Hongning Wang, Tim Althoff, Tatia M. C. Lee, Minlie Huang

机构 * The CoAI Group, DCST, Institute for Artificial Intelligence, Tsinghua University, Beijing, China（CoAI小组、DCST、人工智能研究所、清华大学、北京中国） ； State Key Laboratory of Brain and Cognitive Sciences, The University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（脑与认知科学国家重点实验室、香港大学、香港特别行政区中国） ； The LIT Group, Department of Computer Science and Engineering, University of Michigan, Ann Arbor（LIT小组、计算机科学与工程系、密歇根大学、安阿伯） ； Paul G. Allen School of Computer Science and Engineering, University of Washington, Seattle, WA, USA（保罗·G·阿伦计算机科学与工程学院、华盛顿大学、西雅图华盛顿州美国） ； ANT Group（ANT集团） 纠错

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

AI总结 研究发现人类在金融和情感决策中易受AI操控，操控代理显著提高了用户对隐藏激励的评分，表明需加强伦理监管以保护自主权。

Comments Work in progress

Design And Control of A Robotic Arm For Industrial Applications

用于工业应用的机器人臂的设计与控制

Sathish Krishna Anumula, SVSV Prasad Sanaboina, Ravi Kumar Nagula, R. Nagaraju

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

AI总结 本文提出了一种六自由度工业机器人臂，通过伺服电机和微控制器接口设计，并结合逆运动学算法和PID控制器，实现高精度和高重复性的自动化任务。

Comments 8 Pages and 5 Figures

Journal ref https://ijesat.com/ijesat/files/V25I9064_1758819182.pdf; 2025

Modality-Augmented Fine-Tuning of Foundation Robot Policies for Cross-Embodiment Manipulation on GR1 and G1

模态增强的基座机器人策略微调用于GR1和G1跨躯体操作

Junsung Park, Hogun Kee, Songhwai Oh

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（电气与计算机工程系，首尔国立大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出了一种模态增强的微调方法，通过多模态数据提升机器人策略在不同躯体上的性能，显著提高了任务成功率。

Comments 8 pages, 10 figures

UniFucGrasp: Human-Hand-Inspired Unified Functional Grasp Annotation Strategy and Dataset for Diverse Dexterous Hands

UniFucGrasp: 人类手启发的统一功能抓取标注策略与多样的灵巧手数据集

Haoran Lin, Wenrui Chen, Xianchi Chen, Fan Yang, Qiang Diao, Wenxin Xie, Sijie Wu, Kailun Yang, Maojun Li, Yaonan Wang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University, China（人工智能与机器人学院，湖南大学） ； National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University, China（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，湖南大学） ； College of Mechanical and Vehicle Engineering, Hunan University, China（机械与车辆工程学院，湖南大学） 纠错

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

AI总结 UniFucGrasp提出了一种基于人类手启发的统一功能抓取标注策略与数据集，支持低成本高效收集多样化高质量功能抓取，提升多机器人手的抓取稳定性和适应性。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). The project page is at https://haochen611.github.io/UFG

SARL: Spatially-Aware Self-Supervised Representation Learning for Visuo-Tactile Perception

SARL: 用于视觉-触觉感知的时空自监督表征学习

Gurmeher Khurana, Lan Wei, Dandan Zhang

机构 * Department of Bioengineering, Imperial-X Initiative, Imperial College London（生物工程系、Imperial-X计划、帝国理工学院伦敦分校） 纠错

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

AI总结 SARL通过引入三个地图级目标，提升视觉-触觉数据的自监督学习效果，实现更精确的机器人感知。

Generative Video Motion Editing with 3D Point Tracks

基于3D点轨迹的生成视频运动编辑

Yao-Chih Lee, Zhoutong Zhang, Jiahui Huang, Jui-Hsien Wang, Joon-Young Lee, Jia-Bin Huang, Eli Shechtman, Zhengqi Li

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； Adobe（Adobe公司） ； University of Maryland College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于3D点轨迹的视频生成框架，实现摄像机与物体运动的联合编辑，通过稀疏对应关系保持时空一致性，提升视频编辑的精确度和创作潜力。

Comments Project page: https://edit-by-track.github.io

Physical ID-Transfer Attacks against Multi-Object Tracking via Adversarial Trajectory

针对多目标跟踪的物理ID转移攻击

Chenyi Wang, Yanmao Man, Raymond Muller, Ming Li, Z. Berkay Celik, Ryan Gerdes, Jonathan Petit

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） ； HERE Technologies（HERE技术公司） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AdvTraj，一种针对多目标跟踪的在线物理ID转移攻击，通过对抗性轨迹干扰跟踪系统，提升系统鲁棒性。

Comments Accepted to Annual Computer Security Applications Conference (ACSAC) 2024

3-Tracer: A Tri-level Temporal-Aware Framework for Audio Forgery Detection and Localization

3-Tracer：一种用于音频伪造检测与定位的三级时间感知框架

Shuhan Xia, Xuannan Liu, Xing Cui, Peipei Li

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

AI总结 T3-Tracer通过三级时间感知框架，结合帧、段和音频层次，实现对音频伪造的高效检测与定位。

Comments The experimental results in this paper have been further improved and updated; the baseline results do not match existing results, therefore the paper needs to be retracted

Large Language Models for Power System Security: A Novel Multi-Modal Approach for Anomaly Detection in Energy Management Systems

用于电力系统安全的大型语言模型：一种用于能源管理系统异常检测的新型多模态方法

Aydin Zaboli, Junho Hong, Alexandru Stefanov, Chen-Ching Liu, Chul-Sang Hwang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Michigan -- Dearborn, MI, 48128 USA.（电气与计算机工程系，密歇根大学迪尔伯恩分校） ； Department of Electrical Sustainable Energy, Technische Universiteit Delft, 2628 CD Delft, Netherlands.（可持续能源系，代尔夫特理工大学） ； Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Polytechnic Institute and State University, Blacksburg, VA 24061, USA.（布雷德利电气与计算机工程系，弗吉尼亚理工学院和州立大学） ； Smart Grid Research Division System Reliability Research Team, Korea Electrotechnology Research Institute (KERI), Gwangju-si, 61751, South Korea.（智能电网研究分会系统可靠性研究团队，韩国电力技术研究所（KERI）） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大型语言模型的多模态方法，用于电力系统中能源管理系统的安全防护和异常检测。

Comments 10 Figures; 6 Tables; Accepted, IEEE ACCESS 2025

JPEGs Just Got Snipped: Croppable Signatures Against Deepfake Images

Pericle Perazzo, Massimiliano Mattei, Giuseppe Anastasi, Marco Avvenuti, Gianluca Dini, Giuseppe Lettieri, Carlo Vallati

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

Journal ref 2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

Exploring Scavenging Strategies and Cognitive Problem-Solving in Indian Free-Ranging Dogs

探索印度自由觅食犬的觅食策略与认知问题解决能力

Tuhin Subhra Pal, Srijaya Nandi, Hindoli Gope, Aniket Malakar, Rohan Sarkar, Sagarika Biswas, Anindita Bhadra

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究揭示印度自由觅食犬在面对不愉快食物时，通过灵活多样的策略进行觅食，展示了其在人类环境中的生存适应机制。

Comments 5 figures

Machine Learning for Detecting Collusion and Capacity Withholding in Wholesale Electricity Markets

利用机器学习检测电力批发市场中的串通与容量隐瞒

Jeremy Proz, Martin Huber

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究利用改进的机器学习算法检测电力市场中的串通和容量隐瞒，通过实验验证了该方法在不同数据集下的检测效果。

Comments There was a serious error in the data-processing pipeline that resulted in a flawed analysis

Acoustic helical dichroism enhanced by chiral quasi-bound states in the continuum

由在连续体中准束缚态增强的声学螺旋双折射

Qing Tong, Tong Fu, Yuqiong Cheng, Shubo Wang

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究通过高Q因子的准束缚态和3D手性波前增强声学螺旋双折射，为强手性声-物质相互作用提供了新途径。

Comments 15 pages, 4 figures

Near-field perturbation of laser filament enabling simultaneous far-field THz diagnosis and broadband calculus processing

近场扰动激光丝实现的同时远场THz诊断和宽带微分处理

Jiayu Zhao, Yifu Tian, Linlin Yuan, Jiajun Yang, Xiaofeng Li, Li Lao, Alexander Shkurinov, Yan Peng, Yiming Zhu

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 通过近场扰动实现激光丝的远场THz诊断和宽带微分处理，提升等离子体-THz相互作用的理解并推动新型全光学信号处理技术。

High-fidelity regimes of resonator-mediated controlled-Z gates between quantum-dot qubits

共振器介导的量子点量子比特间高保真度控制Z门的高保真度区域

Guangzhao Yang, Marek Gluza, Si Yan Koh, Kelvin Onggadinata, Calvin Pei Yu Wong, Kuan Eng Johnson Goh, Bent Weber, Hui Khoon Ng, Teck Seng Koh

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究通过超越旋转波近似，发现电荷量子比特在实现高保真度远距离CZ门时具有更优性能和鲁棒性。

Quantum state transfer and maximal entanglement between distant qubits using a minimal quasicrystal pump

利用最小准晶体泵实现远距离量子态传输和最大纠缠

Arnob Kumar Ghosh, Rubén Seoane Souto, Vahid Azimi-Mousolou, Annica M. Black-Schaffer, Patric Holmvall

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究利用准晶体斐波那契链实现远距离量子态传输和最大纠缠，通过最小操控实现高效量子泵和量子总线功能。

Comments This is the published version

Journal ref Phys. Rev. B 112, 205427 (2025)

Surveys on the Existence of Extraterrestrial Intelligent Life and Effects of Revealing Expert Consensus

关于外星智慧生命存在的调查及揭示专家共识的影响

Omer Eldadi, Gershon Tenenbaum, Abraham Loeb

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究发现，尽管专家共识显示外星智慧生命可能存在，但公众普遍高估了专家信念的普及率，低估了其确定性，并且对专家共识信息的反应有限。

Comments 5 figures, 1 table

Guarding Against Malicious Biased Threats (GAMBiT): Experimental Design of Cognitive Sensors and Triggers with Behavioral Impact Analysis

防范恶意偏见威胁（GAMBiT）：具有行为影响分析的认知传感器和触发器的实验设计

Brandon Beltz, Po-Yu Chen, James Doty, Yvonne Fonken, Nikolos Gurney, Hsiang-Wen Hsing, Sofia Hirschmann, Brett Israelsen, Nathan Lau, Mengyun Li, Stacy Marsella, Michael Murray, Jinwoo Oh, Amy Sliva, Kunal Srivastava, Stoney Trent, Peggy Wu, Ya-Ting Yang, Quanyan Zhu

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 GAMBiT通过触发认知偏见来降低攻击者效率并增强防御优势，利用认知触发器和传感器在模拟网络中验证了其有效性。

Dynamic Log-Gaussian Process Control Barrier Function for Safe Robotic Navigation in Dynamic Environments

动态对数高斯过程控制屏障函数用于动态环境中的安全机器人导航

Xin Yin, Chenyang Liang, Yanning Guo, Jie Mei

机构 * School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（智能科学与工程学院，哈尔滨工业大学） ； Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（控制科学与工程学院，哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；robotic(title)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出动态对数高斯过程控制屏障函数，通过实时构建空间信息丰富且响应障碍物运动的CBF，提升动态环境中机器人导航的安全性和避障性能。

Comments To be presented in the 64th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2025)

Socially aware navigation for mobile robots: a survey on deep reinforcement learning approaches

面向移动机器人的社会感知导航：深度强化学习方法的综述

Ibrahim Khalil Kabir, Muhammad Faizan Mysorewala

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文综述了深度强化学习在社会感知导航中的应用，分析了关键技术和挑战，提出未来需结合多种方法并建立平衡的评估标准。

DREAMer-VXS: A Latent World Model for Sample-Efficient AGV Exploration in Stochastic, Unobserved Environments

DREAMer-VXS：一种用于在随机、未观测环境中高效样本AGV探索的潜在世界模型

Agniprabha Chakraborty

机构 * Department of Power Engineering, Jadavpur University（功率工程系，贾瓦德普尔大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：world model(title,abstract)；robotics(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 DREAMer-VXS通过高效样本利用和潜在世界模型，实现AGV在随机未观测环境中的高效探索与鲁棒导航