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。
在Veo世界模拟器中评估Gemini机器人策略
机构 * Gemini Robotics Team（Gemini机器人团队） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title,abstract)；world model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
AI总结 本研究提出基于Veo视频模型的生成式评估系统，用于在Veo世界模拟器中全面评估Gemini机器人策略的性能，包括名义性能、分布外泛化及安全约束测试。
Swarmodroid & AMPy：可重构的绒毛机器人及用于机器人主动物质研究的软件包
机构 * School of Physics and Engineering, ITMO University（物理与工程学院，ITMO大学） ； Department of Computer-Aided Design, Saint Petersburg Electrotechnical University "LETI"（计算机辅助设计部门，圣彼得堡电力大学"LETI"）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出Swarmodroid 1.0平台及AMPy软件包，用于研究主动物质的群体动态，通过可重构的绒毛机器人和运动学分析实现高定制化和开放性。
Comments 17 pages, 6 figures, 1 table + Supplementary Information. Comments are welcome
Journal ref IEEE Access 13, 212719 (2025)
增强现实用于机器人（ARRO）：通过视觉鲁棒性指向视觉策略
机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of Technology Nuremberg（计算机科学与人工智能系，图恩堡技术大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 ARRO通过实时视觉屏蔽和虚拟引导提升机器人操作的视觉鲁棒性，减少对额外数据的依赖，适用于多种桌面任务和真实环境。
通过视图不变的潜在动作学习鲁棒性
机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（数据科学研究生院，首尔国立大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（电气与计算机工程系，首尔国立大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
AI总结 VILA通过建模基于物理动态的视图不变潜在动作，提升机器人策略在不同视角下的鲁棒性和泛化能力。
Comments Website: https://joon-stack.github.io/VILA/
NitroGen：一种通用游戏代理的开源基础模型
机构 * NVIDIA ； Stanford（斯坦福大学） ； Caltech（加州理工学院） ； UChicago（芝加哥大学） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）
专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG
AI总结 NitroGen通过大规模行为克隆训练，实现跨游戏泛化能力，提升任务成功率达52%
Comments 16 pages, 7 figures
DDBot: 基于可微物理的未知颗粒材料挖掘机器人
机构 * School of Engineering, Cardiff University（工程学院，卡迪夫大学） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（计算机科学与信息学学院，卡迪夫大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；robotics(comments,journal_ref)；分类 cs.RO
AI总结 DDBot通过可微物理模拟和优化方法，实现对未知颗粒材料的高效挖掘与高精度操作。
Comments Published as a regular paper by the IEEE Transactions on Robotics
Journal ref IEEE Transactions on Robotics, vol. 42, pp. 152-169, 2026
RobotDiffuse: 基于扩散模型的冗余机械臂运动规划与ROP障碍避让数据集
机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； School of Software, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学软件学院） ； Hangzhou Innovation Institute, Beihang University, Hangzhou, China（北京航空航天大学杭州创新研究院）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG
AI总结 RobotDiffuse通过扩散模型实现冗余机械臂运动规划，结合物理约束与点云编码器，并发布ROP数据集提升障碍避让性能。
一种快速的半正定凸松弛方法用于具有时空约束的最优控制问题
专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种快速半正定凸松弛方法，用于解决具有时空约束的最优控制问题，通过时间缩放直接多重射击方案和稀疏模式利用，提升计算效率与解的最优性。
Comments 9 pages, 6 figures
当拒绝转为接受：量化基于LLM的科学评审员对间接提示注入的脆弱性
机构 * BITS Pilani ； KIIT University（KIIT大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究量化了基于LLM的科学评审系统对间接提示注入攻击的脆弱性，揭示了通过隐藏文本注入和布局感知攻击翻转评审决定的风险，并提出WAVS指标评估此类攻击的严重性。
基于真实人类游戏数据的定位：一个大规模数据集和类人推理框架
专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出GeoComp大规模数据集和GeoCoT类人推理框架，通过多步骤推理提升定位任务的准确性和可解释性。
Comments Update new version
对LLM控制的机器人信任：安全威胁、防御和挑战的综述
机构 * School of Electrical and Computer Engineering, The University of Sydney（悉尼大学电气与计算机工程学院） ； Australian Centre for Robotics and School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering, The University of Sydney（悉尼大学机器人中心及航空航天、机械与机电工程学院） ； Department of Information Systems and Cybersecurity, University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校信息系统与网络安全系） ； School of Engineering and Natural Sciences, University of Iceland（冰岛大学工程与自然科学学院）
专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文综述了LLM控制机器人面临的安全威胁和防御策略，强调了具身系统中恶意输出的物理风险，并提出了安全规范和多LLM监督等防御方法。
非线性频谱建模与基于数据的软机器人肌肉控制
机构 * Institute for Mechanical Systems, ETH Zurich（机械系统研究所，瑞士苏黎世联邦理工学院） ； Soft Robotics Lab, ETH Zurich（软机器人实验室，瑞士苏黎世联邦理工学院）
专题命中 其他机器人 ：robotic(title)；robotics(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出基于频谱子 manifold 理论的数据驱动方法，用于高效控制软机器人肌肉和肌肉驱动关节，减少跟踪误差并避免滞后现象。
一种用于多目标光谱学中机器人光纤定位器的新碰撞避免光纤分配算法
专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)
AI总结 该算法通过优化光纤分配减少碰撞，提高多目标光谱学中目标观测完整性，适用于类似光纤系统的应用。
Comments 9 pages, 9 figures, 1 table, Accepted for publication in JKAS
基于多目标黑箱优化的各类机械臂配置分析
机构 * The Department of Mechano-Informatics, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo（机械信息学系，信息科学与技术研究生院，东京大学）
专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)
AI总结 本文通过多目标黑箱优化分析不同机械臂配置，探讨其末端执行器可达性和关节扭矩的最优结构设计。
Comments Accepted to Advanced Robotics, website: https://haraduka.github.io/bbo-manip-design
FICO：有限时间闭环因子分解用于统一多智能体路径寻找
专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 FICO通过系统级建模和闭环设计，实现了多智能体路径寻找问题的高效解决，显著提升了计算效率和适应性。
SAGOnline: 在线分割任意高斯
机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； East China Normal University（东华大学） ； University of Calgary（卡尔加里大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学）
专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 SAGOnline提出一种实时、零样本的3D分割框架，通过光栅化感知的几何共识机制实现跨视角一致的分割，提升AR/VR和机器人中的交互式3D理解能力。
Comments 11 pages, 6 figures
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