视觉与机器人
机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。
H-GAR: 一种通过目标驱动的观察-动作细化的分层交互框架用于机器人操控
专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 H-GAR通过目标驱动的观察-动作细化分层框架提升机器人操控的准确性和一致性。
Comments Accepted to AAAI 2026 (Oral), Project Page: https://github.com/JiuTian-VL/H-GAR
基于超光谱成像的机器人抓取系统
机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering, T-Stone Robotics Institute, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（机械与自动化工程系，T-Stone机器人研究所，香港中文大学，香港特别行政区） ； School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University（仪器与光电工程学院，北航大学）
专题命中 机器人操作 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)
AI总结 本文提出一种基于超光谱成像的机器人抓取系统，通过PRISM和SpectralGrasp框架提升纺织品识别和分拣效率。
Comments 8 pages, 7 figures, Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2025
GEX：通过全驱动灵巧手与外骨骼手套实现民主化灵巧操作
机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
专题命中 机器人操作 ：embodied AI(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 GEX通过全驱动灵巧手与外骨骼手套结合，实现低成本高保真灵巧操作，推动具身AI和机器人技能迁移学习。
一种集成系统用于WEEE分类，采用X射线成像、基于AI的对象检测和分割以及Delta机器人操作
机构 * THL (Tech Hive Labs)（Tech Hive Labs） ； AI Innovation Centre, University of Essex（艾创新中心，埃塞克斯大学） ； Control Systems Lab, School of Mechanical Engineering, NTUA（控制系统实验室，机械工程学院，NTUA）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)；分类 cs.RO
AI总结 本研究提出一种集成系统，结合X射线成像、AI检测和Delta机器人，实现WEEE中电池的自动分类与回收。
实时执行动作分块流策略
机构 * Physical Intelligence（物理智能） ； UC Berkeley（伯克利大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出实时分块（RTC）方法，通过在执行当前动作分块的同时生成下一个分块，实现动作分块策略的实时异步执行，提升任务吞吐量和精确任务成功率。
Comments published in NeurIPS 2025
多相机系统基于场景几何的两阶段相机标定方法
机构 * Aleksandr Abramov
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种基于场景几何的两阶段相机标定方法，通过操作员注释自然几何原始体和交互式操控投影多边形，实现多相机系统的高效标定，无需物理接触或同步视频。
Rashba 和 Dresselhaus 自旋轨道耦合在 1D 费米气体中拓扑 FFLO 相稳定性的相互作用
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)
AI总结 研究揭示了 Rashba 和 Dresselhaus 自旋轨道耦合在 1D 费米气体中稳定拓扑 FFLO 相的作用，发现 DSOC 选择性稳定带内 FFLO 相，为超流相操控提供新策略。
Comments 12 pages, 10 figures
面向超对角可重构智能表面的个体信道估计
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)
AI总结 本文提出了一种针对超对角可重构智能表面的个体信道估计框架，通过全双工和最小二乘方法分别估计静态BS-RIS信道和动态RIS-用户信道，提升估计精度并降低试点开销。
为具有固定自私度的团队设计无策略性竞赛规则
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)
AI总结 本文提出了一种λ=11的竞赛规则，该规则在保证无策略性的同时，通过引入乘法成对非操纵性概念，有效解决了传统竞赛规则中λ需为Ω(n)的问题。
智能超材料赋能的集成感知与通信：统一框架与关键技术
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)
AI总结 本文提出了一种智能超材料赋能的ISAC统一框架，系统建模了多种收发器结构，并探讨了关键的双功能波形设计技术。
Comments This paper appears in: IEEE Wireless Communications https://ieeexplore.ieee.org/document/11273187
从微观原子原理中涌现的ε近零介质
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)
AI总结 通过微观原子原理，研究发现离散原子晶格中的集体光散射可产生近零折射率，为宏观电磁学的起源提供了新见解。
Journal ref Phys. Rev. Lett. 135, 233603 (2025)
湍流中旋转粒子的随机共振
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)
AI总结 研究通过磁性颗粒在湍流中的随机共振现象，揭示了湍流中涡量测量的新方法，展示了磁场与湍流相互作用的复杂机制。
Comments 8 pages, 5 figures
电可调的石墨烯混合异质结构中自旋交换分裂
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)
AI总结 石墨烯混合异质结构中通过电场调控实现了可调自旋交换分裂，为自旋电子器件提供新机遇。
Comments 20 pages, 5 figures, 1 table
Journal ref Adv. Funct. Mater. 34, 2311287 (2023)
STATE-NAV：面向粗糙地形双足导航的稳定性感知可通行性估计
机构 * Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology（机器人与智能机械研究所，佐治亚理工学院）
专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)
AI总结 本文提出STATE-NAV框架，通过基于Transformer的神经网络预测双足机器人在粗糙地形中的稳定性，结合分层规划器实现风险感知的导航，提升导航性能和鲁棒性。
Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)
用于高效变形飞行的唤醒向量化
机构 * Department of Aerospace Engineering, California Institute of Technology（航空航天工程系，加州理工学院）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究提出一种被动唤醒向量化机制，通过重新定向旋翼尾流来恢复变形飞行中的垂直推力，提升空中机器人的操控能力和飞行效率。
基于不同可微渲染的任意双平面X射线引导的机器人辅助椎体成形术3D路径规划
专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 本研究提出了一种基于不同可微渲染的3D路径规划方法，利用双平面X射线实现无需CT的机器人辅助椎体成形术路径规划，提升了重建精度和泛化能力。
使用机器人进行实时远程追踪和自主规划的座头鲸会合系统
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Project CETI
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO；robotics(journal_ref)
AI总结 本文提出了一种基于模型强化学习的实时远程追踪和自主规划系统，用于海上座头鲸会合任务。
Journal ref International Symposium of Experimental Robotics 2025
在部分可观测马尔可夫决策过程中的内部状态策略梯度方法扩展
机构 * Research School of Information Science and Engineering, Australian Nat. University, ACT 0200, Australia（信息科学与工程研究学校，澳大利亚国立大学，ACT 0200，澳大利亚） ； Panscient Pty Ltd, Adelaide, Australia（Panscient Pty Ltd，阿德莱德，澳大利亚）
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出改进的策略梯度方法，用于在无限时间 horizon 设置中学习具有记忆的策略，通过直接环境模型或模拟解决大规模 POMDPs 问题。
Journal ref Proceedings of the 19th International Conference on Machine Learning (ICML 2002), 2002, pp. 3--10
前沿引导：一种生物启发的多机器人框架用于大规模探索
机构 * Institute for Systems and Robotics（系统与机器人研究所）
专题命中 具身导航 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种生物启发的多机器人框架，用于高效探索大规模环境，通过模拟牧羊犬行为提升探索效率，实验表明其在复杂环境中表现优异。
Comments 8 page article accepted at IEEE/RSJ International Conferenceo on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025
基于便携式固态微谐振器的赫兹积分-线宽激光器
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于便携式固态微谐振器的超稳激光器，具有高负载品质因子和低相位噪声，适用于环境条件下导航和远程传感等应用。
Comments 6 pages, 4 figures
火星世界模型：可控视频合成与物理准确的3D重建
机构 * BJTU（北京工业大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； HKUST（香港科技大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； XMU（厦门大学） ； SBU（雪城大学） ； USC（南加州大学） ； NVIDIA（英伟达）
专题命中 具身推理 ：world model(title)；navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出M3arsSynth和MarsGen，通过物理准确的3D重建生成逼真的火星视频，提升任务模拟与机器人训练的可视化效果。
Comments Project Page: https://marsgenai.github.io
通过测试时缩放探查世界模型在空间推理中的有效性
机构 * MILA – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University Linz（林茨约瑟夫·夫兰克大学机器学习研究所） ； Nankai University（南开大学）
专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV
AI总结 本文提出ViSA框架，通过可验证的微断言改进世界模型的空间推理能力，但发现当前模型在复杂任务中仍存在信息瓶颈。
Comments Extended abstract at World Modeling Workshop 2026
SPARTAN：一种稀疏变换器世界模型，聚焦关键要素
机构 * Applied AI Lab University of Oxford, UK（应用人工智能实验室牛津大学，英国） ； MPI for Intelligent Systems Tübingen, Germany（智能系统Max Planck研究所，图宾根，德国）
专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 SPARTAN通过稀疏正则化学习稀疏的交互图，提升世界模型对动态变化的适应能力与鲁棒性。
FieldSeer I：基于物理的世界模型用于在部分可观测性下的长时间电磁动态
专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 FieldSeer I通过几何条件的世界模型实现长时电磁动态预测，适用于光子设计的交互式数字双。
具有残差增强深度强化学习的动量约束混合启发式轨迹优化框架用于视障场景
专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 本文提出一种结合残差增强深度强化学习的动量约束混合启发式轨迹优化框架，用于提升视障场景下的导航鲁棒性与安全性。
Comments Upon further internal evaluation, we found that the current version does not adequately represent the clarity and completeness that we intend for this work. To avoid possible misunderstanding caused by this preliminary form, we request withdrawal. A refined version will be prepared privately before any further dissemination
通过强化学习实现脊髓病变条件下外骨骼的自适应扭矩控制
机构 * Neuro AI and Robotics Group（神经人工智能与机器人组） ； Cajal International Neuroscience Center（卡贾尔国际神经科学中心） ； Spanish National Research Council（西班牙国家研究理事会） ； Rey Juan Carlos University (URJC)（雷奥恩卡洛斯大学（URJC））
专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(comments,journal_ref)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出了一种基于深度强化学习的膝外骨骼自适应扭矩控制器，通过数字双胞胎训练，有效降低痉挛状态下人体关节扭矩和交互力。
Comments Accepted for publication in IEEE 19th International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR2025)
Journal ref International Conference On Rehabilitation Robotics : [Proceedings]. 705-711 - 2025-01-01
基于对应关系的模仿学习：具有3D条件的灵活视觉-运动控制
机构 * Cornell University（康奈尔大学）
专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 COIL是一种基于对应关系的模仿学习框架，通过灵活的3D条件策略实现视觉-运动控制，能够适应不同任务需求并优于现有方法。
IS-Bench：评估由视觉语言模型驱动的具身智能体在日常家务任务中的交互安全性
机构 * Xiaoya Lu 1, 2（某大学） ； Zeren Chen 2, 3（某大学） ； Xuhao Hu 2, 4（某大学） ； Yijin Zhou 2（某大学） ； Weichen Zhang 2（某大学） ； Dongrui Liu 2（某大学） ； Lu Sheng 3（某研究所） ； Jing Shao 2（某研究所）
专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title,abstract)；embodied AI(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
AI总结 IS-Bench通过多模态基准评估视觉语言模型驱动的具身智能体在日常家务任务中的交互安全性，揭示现有智能体缺乏安全意识的问题。
机器人视觉泛化中的不变性协同训练
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 该研究通过引入状态相似性和观测扰动不变性辅助任务，提升机器人在多样视角、光照和干扰物体下的泛化能力，实验表明其性能比现有方法提高了18%。
Comments 14 pages, 10 figures
视角不变的3D物体检测
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 本文提出Pi3DET数据集和跨平台适应框架，实现视角不变的3D物体检测，推动非车辆平台的3D检测研究。
Comments ICCV 2025; 54 pages, 18 figures, 22 tables; Project Page at https://pi3det.github.io
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