机器人 / 具身智能

StepScorer: Accelerating Reinforcement Learning with Step-wise Scoring and Psychological Regret Modeling

StepScorer: 通过分步评分与心理遗憾建模加速强化学习

Zhe Xu

机构 * INDEPENDENT RESEARCHER（独立研究者） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 StepScorer通过分步评分与心理遗憾建模，加速强化学习收敛，适用于连续控制任务和延迟反馈环境。

Comments 10 pages, 5 figures, 1 table

Adaptive Linear Path Model-Based Diffusion

基于自适应线性路径模型的扩散

Yutaka Shimizu, Masayoshi Tomizuka

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校机械工程系） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出LP-MBD和ALP-MBD，通过线性概率路径和强化学习提升扩散模型在机器人控制中的适应性和鲁棒性。

Comments ICRA 2026

Towards Considerate Embodied AI: Co-Designing Situated Multi-Site Healthcare Robots from Abstract Concepts to High-Fidelity Prototypes

迈向体贴的具身AI：从抽象概念到高保真原型的多站点医疗机器人协同设计

Yuanchen Bai, Ruixiang Han, Niti Parikh, Wendy Ju, Angelique Taylor

机构 * Cornell Tech / Cornell University（康奈尔科技/康奈尔大学） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：embodied AI(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出通过协同设计方法，从抽象概念到高保真原型，开发多站点医疗机器人，以减少医疗场景中的非增值任务负担。

Comments To appear in Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2026)

Human-in-the-Loop Failure Recovery with Adaptive Task Allocation

有人参与的故障恢复与自适应任务分配

Lorena Maria Genua, Nikita Boguslavskii, Zhi Li

机构 * Robotics Engineering Department, Worcester Polytechnic Institute (WPI)（沃斯特理工学院机器人工程系） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出ARFA方法，通过自适应任务分配减少机器人空闲时间，提高系统性能并优化操作员工作负荷。

A thin and soft optical tactile sensor for highly sensitive object perception

一种薄而柔软的光学触觉传感器用于高灵敏度物体感知

Yanchen Shen, Kohei Tsuji, Haruto Koizumi, Jiseon Hong, Tomoaki Niiyama, Hiroyuki Kuwabara, Hayato Ishida, Jun Hiramitsu, Mitsuhito Mase, Satoshi Sunada

机构 * Graduate School of Natural Science and Technology, Kanazawa University（自然科学技术研究生院，金泽大学） ； Faculty of Mechanical Engineering, Institute of Science and Engineering, Kanazawa University（机械工程学部，科学工程研究所，金泽大学） ； Hamamatsu Photonics K.K.（Hamamatsu光子株式会社） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究提出了一种薄而柔软的光学触觉传感器，通过散射图案变化实现高灵敏度的力测量和纹理识别，适用于软机器人和可穿戴设备。

GSR: Learning Structured Reasoning for Embodied Manipulation

GSR：为具身操作学习结构化推理

Kewei Hu, Michael Zhang, Wei Ying, Tianhao Liu, Guoqiang Hao, Zimeng Li, Wanchan Yu, Jiajian Jing, Fangwen Chen, Hanwen Kang

机构 * Klmmotion 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title,abstract)；embodied agent(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 GSR通过显式建模世界状态演变，提升具身操作中长周期任务的完成能力和零样本泛化性能。

JRDB-Pose3D: A Multi-person 3D Human Pose and Shape Estimation Dataset for Robotics

JRDB-Pose3D: 一个多人群3D人体姿态和形状估计数据集用于机器人

Sandika Biswas, Kian Izadpanah, Hamid Rezatofighi

机构 * Monash University（莫纳什大学） ； Sharif University（沙里夫大学） 纠错

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

AI总结 JRDB-Pose3D数据集通过移动机器人平台捕捉多人群的室内外环境，提供丰富的3D人体姿态和形状注释，用于机器人感知和人机交互等应用。

RDT2: Exploring the Scaling Limit of UMI Data Towards Zero-Shot Cross-Embodiment Generalization

RDT2：探索UMI数据的缩放极限以实现零样本跨具身泛化

Songming Liu, Bangguo Li, Kai Ma, Lingxuan Wu, Hengkai Tan, Xiao Ouyang, Hang Su, Jun Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 RDT2通过三阶段训练配方实现零样本跨具身泛化，提升机器人在开放词汇任务中的表现

Real-time topology-aware M-mode OCT segmentation for robotic deep anterior lamellar keratoplasty (DALK) guidance

实时拓扑感知的M模式OCT分割用于机器人深前层角膜移植术（DALK）引导

Rosalinda Xiong, Jinglun Yu, Yaning Wang, Ziyi Huang, Jin U. Kang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Johns Hopkins University（电气与计算机工程系，约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种基于UNeXt的轻量级拓扑感知M模式OCT分割方法，实现超过80 Hz的实时处理速度，提升DALK手术中的深度反馈精度与稳定性。

Structured Self-Consistency:A Multi-Task Evaluation of LLMs on VirtualHome

结构自一致性：基于虚拟家庭的多任务评估

Jiaqi Xu, Tao Huang, Kai Zhang

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

AI总结 本文提出结构自一致性方法，评估两种大型语言模型在虚拟家庭任务中的表现，发现不同模型在不同任务中各有优势。

Evaluating False Alarm and Missing Attacks in CAN IDS

评估CAN入侵检测系统中的误报和遗漏攻击

Nirab Hossain, Pablo Moriano

机构 * Department of Applied Mathematics University of Colorado Boulder（应用数学系科罗拉多大学波德摩尔分校） 纠错

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

AI总结 本文通过评估CAN IDS在对抗性攻击下的性能，揭示了其在误报和遗漏攻击方面的脆弱性，强调了对抗鲁棒性在安全关键汽车系统中的重要性。

Comments 8 pages, 2 figures, and 8 tables

MetaSym: A Symplectic Meta-learning Framework for Physical Intelligence

MetaSym: 一种用于物理智能的辛元学习框架

Pranav Vaidhyanathan, Aristotelis Papatheodorou, Mark T. Mitchison, Natalia Ares, Ioannis Havoutis

机构 * University of Oxford, UK（牛津大学） ； Trinity College Dublin, Ireland（都柏林信任学院） ； King’s College London, UK（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 MetaSym 通过结合辛编码器和元注意解码器，实现对物理不变量的保护，并在多种现实任务中展现出优越的少样本适应能力。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 10 + 18 pages, 9 figures, 10 tables

Journal ref Trans. Mach. Learn. Res., 2026

Edge-Optimized Vision-Language Models for Underground Infrastructure Assessment

边缘优化的视觉-语言模型用于地下基础设施评估

Johny J. Lopez, Md Meftahul Ferdaus, Mahdi Abdelguerfi

机构 * Canizaro Livingston Gulf States Center for Environmental Informatics（卡尼扎罗利文斯顿海湾州环境信息中心） ； University of New Orleans（新奥尔良大学） 纠错

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

AI总结 本文提出边缘优化的视觉-语言模型，用于高效生成地下基础设施缺陷的摘要，结合轻量级分割模型与微调VLM，实现资源受限设备上的实时检测与总结。

Correspondence-Free, Function-Based Sim-to-Real Learning for Deformable Surface Control

无需对应的功能基仿真到现实学习用于变形表面控制

Yingjun Tian, Guoxin Fang, Renbo Su, Aoran Lyu, Neelotpal Dutta, Weiming Wang, Simeon Gill, Andrew Weightman, Charlie C. L. Wang

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The University of Manchester, United Kingdom（机械与航空航天工程系，曼彻斯特大学，英国） ； Department of Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, Hong Kong（机械与自动化工程系，香港中文大学（深圳），香港） ； Department of Materials, The University of Manchester, United Kingdom（材料系，曼彻斯特大学，英国） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需对应的功能基仿真到现实学习方法，用于控制可变形自由形式表面，通过神经网络参数化变形函数空间和置信度图，实现无需对应关系的仿真到现实转移。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2405.08935

Formal Evidence Generation for Assurance Cases for Robotic Software Models

机器人软件模型的保证案例形式证据生成

Fang Yan, Simon Foster, Ana Cavalcanti, Ibrahim Habli, James Baxter

机构 * University of York（约克大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种基于模型的形式验证方法，用于生成机器人软件模型的保证案例证据，通过整合形式验证工具和自动化转换需求为形式断言，提高安全性证明的效率和一致性。

Comments This is a preprint. The paper is currently under review at Software and Systems Modeling

Spiking Neural Networks for Continuous Control via End-to-End Model-Based Learning

通过端到端基于模型的学习实现连续控制的脉冲神经网络

Justus Huebotter, Pablo Lanillos, Marcel van Gerven, Serge Thill

机构 * Donders Centre for Cognition, Radboud University, Nijmegen, The Netherlands（鲁布·大学多纳中心，尼姆egen，荷兰） ； Cajal Neuroscience Center, Spanish National Research Council, Madrid, Spain（西班牙国家科研 council Cajal 神经科学中心，马德里，西班牙） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于脉冲神经网络的端到端模型学习方法，用于实现高维连续控制，展示了其在机械臂控制中的有效性与高效性。

Where Norms and References Collide: Evaluating LLMs on Normative Reasoning

规范与参照的碰撞：评估大语言模型在规范推理中的能力

Mitchell Abrams, Kaveh Eskandari Miandoab, Felix Gervits, Vasanth Sarathy, Matthias Scheutz

专题命中 其他机器人 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出SNIC测试平台，评估大语言模型在基于规范的参照解析任务中的能力，发现现有模型在处理隐含或冲突规范时存在显著不足。

Comments Accepted to the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26)

Game-Theoretic and Algorithmic Analyses of Multi-Agent Routing under Crossing Costs

在交叉成本下的多智能体路由的博弈论与算法分析

Tesshu Hanaka, Nikolaos Melissinos, Hirotaka Ono

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于交叉成本的多智能体路由模型，结合博弈论与算法分析，解决了去中心化协调中的拥堵和延迟问题。

Comments Accepted as extended abstract at AAMAS 2026

Rate-Distortion Analysis of Optically Passive Vision Compression

光学被动视觉压缩的率-失真分析

Ronald Ogden, David Fridovich-Keil, Takashi Tanaka

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于光学生成余弦变换的视觉压缩方法，通过模拟对比发现其率-失真性能优于传统事件相机

GRANITE: High-Resolution Imaging and Electrical Qualification of Large-Area TPC Electrodes

GRANITE：大面积TPC电极的高分辨率成像与电性能验证

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

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)

AI总结 GRANITE通过高分辨率成像和电性能测试，为未来低背景实验提供电极质量验证的新工具。

Comments 18 pages, 8 figures, submitted to JINST

Journal ref JINST 21 P01034 (2026)