机器人 / 具身智能

Learning Quadrotor Control From Visual Features Using Differentiable Simulation

通过可微模拟学习四旋翼控制的视觉特征

Johannes Heeg, Yunlong Song, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group, Department of Informatics, University of Zurich（机器人感知组，信息学院，苏黎世大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过可微模拟方法高效学习四旋翼控制，显著提升样本效率和训练速度，实现快速恢复四旋翼性能。

Comments Accepted for presentation at the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025

The impact of tactile sensor configurations on grasp learning efficiency -- a comparative evaluation in simulation

触觉传感器配置对抓取学习效率的影响——一种在仿真中的比较评估

Eszter Birtalan, Miklós Koller

机构 * Faculty of Information Technology and Bionics, Pázmány Péter Catholic University（信息科技与生物学院，帕兹曼·彼得天主教大学） 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 本研究通过仿真评估了不同触觉传感器配置对抓取学习效率的影响，发现一种配置在两个设置中均表现最佳，为机器人手设计提供了参考。

Comments 13 pages, 6 figures, 2 tables

UEOF: A Benchmark Dataset for Underwater Event-Based Optical Flow

UEOF：用于水下事件驱动光流的基准数据集

Nick Truong, Pritam P. Karmokar, William J. Beksi

机构 * The University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） 纠错

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

AI总结 本文提出首个水下事件驱动光流基准数据集，通过物理光线追踪生成真实事件数据流，用于评估水下光传输对运动估计的影响。

Comments To be presented at the 2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) Workshop on Event-Based Vision in the Era of Generative AI

Learning on the Fly: Rapid Policy Adaptation via Differentiable Simulation

实时学习：通过可微模拟实现快速策略适应

Jiahe Pan, Jiaxu Xing, Rudolf Reiter, Yifan Zhai, Elie Aljalbout, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group, Department of Informatics, University of Zurich（机器人感知组，信息学院，苏黎世大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于可微模拟的在线自适应学习框架，通过持续优化动力学模型实现快速策略适应，有效提升了四旋翼在现实环境中的控制性能。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026

Action100M: A Large-scale Video Action Dataset

Action100M：一个大规模视频动作数据集

Delong Chen, Tejaswi Kasarla, Yejin Bang, Mustafa Shukor, Willy Chung, Jade Yu, Allen Bolourchi, Theo Moutakanni, Pascale Fung

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 Action100M通过自动化流程生成大规模视频动作数据集，用于提升视频理解和世界建模的可扩展研究。

Semantic Misalignment in Vision-Language Models under Perceptual Degradation

视觉-语言模型在感知退化下的语义错位

Guo Cheng

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

AI总结 本研究探讨了视觉-语言模型在感知退化下的语义错位问题，发现传统分割指标的下降并未影响下游行为，揭示了像素鲁棒性与多模态语义可靠性之间的脱节。

Comments 10 pages, 4 figures, 6 tables

History Is Not Enough: An Adaptive Dataflow System for Financial Time-Series Synthesis

历史并不足够：一种适应性数据流系统用于金融时间序列合成

Haochong Xia, Yao Long Teng, Regan Tan, Molei Qin, Xinrun Wang, Bo An

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University, Singapore（新加坡管理大学计算机与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种适应性数据流系统，通过整合机器学习自适应控制，提升金融时间序列合成的鲁棒性和收益表现。

Inverse Learning in $2\times2$ Games: From Synthetic Interactions to Traffic Simulation

2×2博弈中的逆向学习：从合成互动到交通模拟

Daniela Aguirre Salazar, Firas Moatemri, Tatiana Tatarenko

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出两种逆向博弈学习方法，用于2×2博弈和交通模拟，探讨了静态均衡与动态行为之间的平衡及模型的权衡。

Interplay of sync and swarm: Theory and application of swarmalators

同步与群集的相互作用：群集器的理论与应用

Gourab Kumar Sar, Kevin O'Keeffe, Joao U. F. Lizarraga, Marcus A. M. de Aguiar, Christian Bettstetter, Dibakar Ghosh

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文综述了群集器的研究现状，探讨了空间组织与时间同步的相互作用，分析了复杂模式的形成机制，并探讨了其在机器人和生物系统中的应用。

Comments 67 pages, 29 figures. Accepted for publication in Physics Reports, 2026