机器人 / 具身智能

Hierarchical Proportion Models for Motion Generation via Integration of Motion Primitives

基于运动原语整合的分层比例模型用于运动生成

Yu-Han Shu, Toshiaki Tsuji, Sho Sakaino

机构 * Intelligent and Mechanical Interaction Systems（智能与机械交互系统） ； University of Tsukuba（东京大学） ； Science and Engineering（科学与工程） ； Saitama University（上野大学） ； Systems and Information Engineering（系统与信息工程） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于运动原语整合的分层比例模型，通过整合比例基于的运动合成提升机器人运动生成的效率和适应性。

Comments 6 pages, 9 figures. Accepted for publication in IEEE AMC 2026

LAGEA: Language Guided Embodied Agents for Robotic Manipulation

LAGEA：基于语言引导的机器人操作代理

Abdul Monaf Chowdhury, Akm Moshiur Rahman Mazumder, Rabeya Akter, Safaeid Hossain Arib

机构 * Department of Robotics ； Mechatronics Engineering, University of Dhaka, Bangladesh ； Center for Computational \& Data Sciences, Independent University, Bangladesh 纠错

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

AI总结 LAGEA通过语言引导具身代理学习，提升机器人操作任务的成功率和效率。

AffordanceGrasp-R1:Leveraging Reasoning-Based Affordance Segmentation with Reinforcement Learning for Robotic Grasping

affordanceGrasp-R1: 利用基于推理的 affordance 分割与强化学习进行机器人抓取

Dingyi Zhou, Mu He, Zhuowei Fang, Xiangtong Yao, Yinlong Liu, Alois Knoll, Hu Cao

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

AI总结 AffordanceGrasp-R1 通过结合推理和强化学习，提升机器人抓取任务中的推理能力和空间定位，实验表明其在基准和现实场景中均表现优异。

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Trajectory Optimization for In-Hand Manipulation with Tactile Force Control

手部操作轨迹优化与触觉力控

Haegu Lee, Yitaek Kim, Victor Melbye Staven, Christoffer Sloth

机构 * Maersk Mc-Kinney Moller Institute（马士基麦金尼摩勒研究所） ； University of Southern Denmark（丹麦南部大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于优化的框架，通过引入力控和状态估计器，提升机械手在手操作中滚动物体的准确性和鲁棒性。

Comments This paper has been accepted to IROS 2025

Journal ref Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2025

A Low-Cost Vision-Based Tactile Gripper with Pretraining Learning for Contact-Rich Manipulation

一种低成本的基于视觉的触觉夹具，用于接触丰富的操作

Yaohua Liu, Binkai Ou, Zicheng Qiu, Ce Hao, Hengjun Zhang

机构 * Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； Innovation and Research and Development Department, BoardWare Information System Company Ltd.（创新与研发部，BoardWare信息系统有限公司） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing Agricultural University（人工智能学院，南京农业大学） ； School of Computing, National University of Singapore（计算机学院，新加坡国立大学） ； School of Electronic Engineering and Automation, Guilin University of Electronic Technology（电子工程与自动化学院，桂林电子科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种低成本的视觉-触觉夹具，通过融合视觉和触觉反馈，提升接触丰富环境中的操作性能。

AIR-VLA: Vision-Language-Action Systems for Aerial Manipulation

AIR-VLA：面向空中操作的视觉-语言-动作系统

Jianli Sun, Bin Tian, Qiyao Zhang, Chengxiang Li, Zihan Song, Zhiyong Cui, Yisheng Lv, Yonglin Tian

机构 * The Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院） ； School of Information and Intelligent Engineering, University of Sanya（三亚大学信息与智能工程学院） ； School of Mechanical and Vehicle Engineering, Hunan University（湖南大学机械与车辆工程学院） ； State Key Lab of Intelligent Transportation Systems, School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 AIR-VLA提出首个针对空中操作的视觉-语言-动作系统，通过构建仿真环境和多模态数据集，评估主流模型并揭示其在无人机移动、机械臂控制和高层规划中的能力和限制。

Exploring How Non-Prehensile Manipulation Expands Capability in Robots Experiencing Multi-Joint Failure

探索非抓取操作如何在多关节故障的机器人中扩展能力

Gilberto Briscoe-Martinez, Anuj Pasricha, Ava Abderezaei, Santosh Chaganti, Sarath Chandra Vajrala, Sri Kanth Popuri, Alessandro Roncone

机构 * Department of Computer Science, University of Colorado Boulder（计算机科学系，科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种非抓取操作方法，通过建模故障约束工作空间和生成运动动力学地图，提升机器人在多关节故障下的操作能力。

Comments To be published in the 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems

Self-supervised Physics-Informed Manipulation of Deformable Linear Objects with Non-negligible Dynamics

具有不可忽略动力学的自监督物理引导的变形线性物体操控

Youyuan Long, Gokhan Solak, Sara Zeynalpour, Heng Zhang, Arash Ajoudani

机构 * Human-Robot Interfaces and Interaction Lab, Istituto Italiano di Tecnologia, Genova, Italy（人类-机器人交互实验室，意大利技术研究院，热那亚，意大利） ； Ph.D. program of national interest in Robotics and Intelligent Machines (DRIM) and Universita di Genova, Genoa, Italy（机器人与智能机械国家级博士项目（DRIM）和热那亚大学，热那亚，意大利） 纠错

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

AI总结 SPiD通过结合物理模型和自监督学习，实现了对变形线性物体的高效动态操控，具备强泛化能力和鲁棒性。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Robotics. Video: https://youtu.be/lgX2J-00TRM

Manipulation via Force Distribution at Contact

通过接触力分布进行操控

Haegu Lee, Yitaek Kim, Casper Hewson Rask, Christoffer Sloth

机构 * Maersk Mc-Kinney Moller Institute（马士基麦金尼·莫勒研究所） ； University of Southern Denmark（丹麦南部大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出力分布线接触模型，通过双层优化框架实现高效稳健的接触丰富操控，验证了其在非均匀力分布下生成轨迹的优势。

CIEC: Coupling Implicit and Explicit Cues for Multimodal Weakly Supervised Manipulation Localization

CIEC: 通过隐式和显式线索耦合实现多模态弱监督操作定位

Xinquan Yu, Wei Lu, Xiangyang Luo, Rui Yang

机构 * School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； MoE Key Laboratory of Information Technology（信息技术关键实验室） ； Key Laboratory of Information Security Technology（信息安全技术重点实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing（数学工程与先进计算国家重点实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 CIEC通过耦合隐式和显式线索，实现多模态弱监督操作定位，利用粗粒度标注提升图像-文本对的定位效果。

CoFreeVLA: Collision-Free Dual-Arm Manipulation via Vision-Language-Action Model and Risk Estimation

CoFreeVLA：通过视觉-语言-动作模型和风险估计实现碰撞-free双臂操作

Xuanran Zhai, Binkai Ou, Qiaojun Yu, Ce Hao, Yaohua Liu

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

AI总结 CoFreeVLA通过视觉-语言-动作模型和风险估计实现双臂操作的安全性提升，有效减少自我碰撞并提高任务成功率。

MELEGROS: Monolithic Elephant-inspired Gripper with Optical Sensors

MELEGROS：具有光学传感器的单体大象启发式夹具

Petr Trunin, Diana Cafiso, Anderson Brazil Nardin, Trevor Exley, Lucia Beccai

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

AI总结 MELEGROS是一种基于单体结构和光学传感器的仿生夹具，通过集成传感器和气压驱动结构实现多功能抓取与感知。

Comments 15 pages, 6 figures. SI 18 pages, 19 figures. Submitted to Wiley Advanced Science

Hand3R: Online 4D Hand-Scene Reconstruction in the Wild

Hand3R: 在线4D手-场景重建

Wendi Hu, Haonan Zhou, Wenhao Hu, Gaoang Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 Hand3R通过结合预训练手专家和4D场景基础模型，实现了在线4D手-场景重建，无需离线优化，提升了手部和场景的联合重建性能。

Training-Free Text-Guided Color Editing with Multi-Modal Diffusion Transformer

无需训练的文本引导颜色编辑与多模态扩散变换器

Zixin Yin, Xili Dai, Ling-Hao Chen, Deyu Zhou, Jianan Wang, Duomin Wang, Gang Yu, Lionel M. Ni, Lei Zhang, Heung-Yeung Shum

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Astribot ； StepFun 纠错

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

AI总结 ColorCtrl通过多模态扩散变换器实现无需训练的文本引导颜色编辑，精准控制颜色属性并保持一致性，优于现有方法和商业模型。

Comments https://zxyin.github.io/ColorCtrl

Continuous Control of Editing Models via Adaptive-Origin Guidance

通过自适应起源引导实现编辑模型的连续控制

Alon Wolf, Chen Katzir, Kfir Aberman, Or Patashnik

机构 * Tel Aviv University, Decart.ai（特拉维夫大学，Decart.ai） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaOr方法，通过自适应调整指导起源实现编辑模型的连续强度控制，提升编辑过程的平滑性和一致性。

Comments Project page at https://adaor-paper.github.io/

Controlling Output Rankings in Generative Engines for LLM-based Search

在基于大语言模型的搜索生成引擎中控制输出排名

Haibo Jin, Ruoxi Chen, Peiyan Zhang, Yifeng Luo, Huimin Zeng, Man Luo, Haohan Wang

机构 * School of Information Sciences, University of Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校信息科学学院） ； Independent Researcher, Starc Institute（Starc研究所独立研究者） ； Research Scientist, Intel Labs, Santa Clara, CA, USA（英特尔实验室研究科学家） 纠错

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

AI总结 CORE通过优化内容生成，提升基于LLM的搜索中小企业产品的可见性，实现高推广成功率。

Comments 23 pages

Affine-Equivariant Kernel Space Encoding for NeRF Editing

仿射等变核空间编码用于NeRF编辑

Mikołaj Zieliński, Krzysztof Byrski, Tomasz Szczepanik, Dominik Belter, Przemysław Spurek

机构 * Poznan University of Technology, Institute of Robotics and Machine Intelligence（波兹南技术大学机器人与机器智能研究所） ； Jagiellonian University, Faculty of Mathematics and Computer Science（雅盖隆大学数学与计算机科学学院） ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出仿射等变核空间编码，通过高斯核实现局部化、变形感知的NeRF编辑，无需重新训练即可保持高质量渲染。

Deep-Learning-Based Control of a Decoupled Two-Segment Continuum Robot for Endoscopic Submucosal Dissection

基于深度学习的解耦双段连续机器人在内镜黏膜下剥离中的控制

Yuancheng Shao, Yao Zhang, Jia Gu, Zixi Chen, Di Wu, Yuqiao Chen, Bo Lu, Wenjie Liu, Cesare Stefanini, Peng Qi

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

AI总结 本文提出基于GRU的深度学习控制器，用于提升双段连续机器人在内镜黏膜下剥离中的精度与可靠性。

Compact LED-Based Displacement Sensing for Robot Fingers

紧凑型基于LED的位移传感用于机器人手指

Amr El-Azizi, Sharfin Islam, Pedro Piacenza, Kai Jiang, Ioannis Kymissis, Matei Ciocarlie

机构 * Dept. of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Dept. of Electrical Engineering（电气工程系） ； Dept. of Computer Science（计算机科学系） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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LED的紧凑型位移传感器，用于机器人手指，通过高灵敏度检测微小位移并实现低成本集成与高承载力。

Frequency Conversion Characteristics of Spatiotemporal Josephson Metasurfaces for Quantum Applications

用于量子应用的时空约瑟夫森超材料频率转换特性

Sajjad Taravati

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 该研究提出了一种在毫开尔文温度下工作的非互易约瑟夫森超材料，用于高效实现光子频率转换与放大，适用于量子应用。

GRANITE: Mechanical Characterization and Optical Inspection of Large-Area TPC Electrodes

GRANITE：大区域TPC电极的机械特性与光学检测

Alexander Deisting, Jan Lommler, Shumit A. Mitra, Uwe Oberlack, Fabian Piermaier, Quirin Weitzel, Daniel Wenz

专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)

AI总结 GRANITE通过高精度扫描和图像分析，实现大区域TPC电极的机械特性评估与异常检测，提升电极质量保证水平。

Comments 23 pages, 10 figures, submitted to JINST

Journal ref JINST 21 P01033 (2026)

Broken Tokens? Your Language Model can Secretly Handle Non-Canonical Tokenizations

破损的标记？你的语言模型可以秘密处理非标准标记化

Brian Siyuan Zheng, Alisa Liu, Orevaoghene Ahia, Jonathan Hayase, Yejin Choi, Noah A. Smith

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究发现语言模型在面对非标准标记化时表现出意外的鲁棒性，通过指令训练可提升特定任务性能，揭示模型对标记化的依赖程度较低。

Comments NeurIPS 2025 (spotlight)

Grassroots Systems: Concept, Examples, Implementation and Applications

基层系统：概念、示例、实现与应用

Ehud Shapiro

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出基层系统概念，通过分布式多智能体转换系统定义基层协议，并利用blocklace实现容错的基层传播，支持数字主权的社交网络和货币应用。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2202.05619

What does really matter in image goal navigation?

图像目标导航中真正重要的什么？

Gianluca Monaci, Philippe Weinzaepfel, Christian Wolf

机构 * NAVER LABS Europe（NAVER欧洲实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究图像目标导航中通过端到端强化学习训练智能体的可行性，并探讨了建筑选择对相对位姿估计器产生和导航性能的影响。

When Attention Betrays: Erasing Backdoor Attacks in Robotic Policies by Reconstructing Visual Tokens

当注意力背叛时：通过重建视觉标记在机器人策略中消除后门攻击

Xuetao Li, Pinhan Fu, Wenke Huang, Nengyuan Pan, Songhua Yang, Kaiyan Zhao, Guancheng Wan, Mengde Li, Jifeng Xuan, Miao Li

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Faculty of Artificial Intelligence, Hubei University（湖北大学人工智能学院） ； Institute of Technological Sciences, Wuhan University（武汉大学技术科学研究院） ； School of Robotics, Wuhan University（武汉大学机器人学院） 纠错

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

AI总结 Bera通过重建视觉标记消除机器人策略中的后门攻击，无需重新训练模型即可有效防御后门风险。

Comments ICRA2026 accepted

VISTA: Generative Visual Imagination for Vision-and-Language Navigation

VISTA: 生成式视觉想象用于视觉-语言导航

Yanjia Huang, Mingyang Wu, Renjie Li, Zhengzhong Tu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Texas A&M University（计算机科学与工程系，德克萨斯大学阿姆斯特朗分校） 纠错

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

AI总结 VISTA通过生成式视觉想象与感知对齐策略，提升长距离视觉-语言导航任务的性能。

Comments 13 pages, 5 figures

Modular Isoperimetric Soft Robotic Truss for Lunar Applications

模块化等周性软机器人桁架用于月球应用

Mihai Stanciu, Isaac Weaver, Adam Rose, James Wade, Kaden Paxton, Chris Paul, Spencer Stowell, Nathan Usevitch

机构 * Ira A. Fulton School of Engineering, Mechanical Engineering Department, Brigham Young University（伊拉·A·福尔顿工程学院，机械工程系， Brigham Young 大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出了一种模块化等周性软机器人桁架，用于月球应用，通过可重新配置的结构实现高效太阳能阵列和移动设备。

StepNav: Structured Trajectory Priors for Efficient and Multimodal Visual Navigation

StepNav: 为高效且多模态视觉导航引入结构化轨迹先验

Xubo Luo, Aodi Wu, Haodong Han, Xue Wan, Wei Zhang, Leizheng Shu, Ruisuo Wang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Technology and Engineering Center for Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间利用技术与工程中心） 纠错

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

AI总结 StepNav通过结构化多模态轨迹先验提升视觉导航的鲁棒性、效率和安全性。

Comments 8 pages, 7 figures; Accepted by ICRA 2026

USS-Nav: Unified Spatio-Semantic Scene Graph for Lightweight UAV Zero-Shot Object Navigation

USS-Nav: 一体化空间语义场景图用于轻量级无人机零样本物体导航

Weiqi Gai, Yuman Gao, Yuan Zhou, Yufan Xie, Zhiyang Liu, Yuze Wu, Xin Zhou, Fei Gao, Zhijun Meng

机构 * School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China（北京航空航天大学航空科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China（浙江大学工业控制技术状态重点实验室） ； Differential Robotics, Hangzhou 311121, China（杭州差分机器人） 纠错

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

AI总结 USS-Nav通过构建一体化空间语义场景图，实现轻量级无人机在未知环境中的高效零样本物体导航，提升计算效率和实时更新能力。

Remapping and navigation of an embedding space via error minimization: a fundamental organizational principle of cognition in natural and artificial systems

通过误差最小化重新映射和导航嵌入空间：认知在自然和人工系统中的基本组织原则

Benedikt Hartl, Léo Pio-Lopez, Chris Fields, Michael Levin

机构 * Allen Discovery Center at Tufts University（塔夫茨大学阿伦发现中心） ； Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering at Harvard University（哈佛大学生物启发工程研究所） 纠错

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

AI总结 通过误差最小化重新映射和导航嵌入空间，揭示认知在自然和人工系统中的基本组织原则。

Comments 41 pages, 5 figures