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。
Safe-NEureka: 一种用于卫星 onboard AI 处理的混合模块冗余 DNN 加速器
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)
AI总结 Safe-NEureka 是一种用于卫星 onboard AI 处理的混合模块冗余 DNN 加速器，结合冗余保护与性能优化，适用于安全关键和性能关键任务。
Comments 22 pages, 13 figures, ACM journal format
在软随机几何图中最短路径节点的几何组织与推断
专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)
AI总结 研究在软随机几何图中通过几何方法识别最短路径节点，发现其对齐强度与网络规模和连接范围相关，优于传统网络算法。
双心智世界模型启发网络数字孪生访问调度框架
机构 * Data Intelligence and Communication Engineering Lab（数据智能与通信工程实验室）
专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种基于双心智世界模型的数字孪生调度框架，通过结合预测规划与符号模型优化，实现适应动态网络环境的智能调度策略。
主动认知控制用于查询高效的验证规划
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 主动认知控制通过结合基于模型的信念管理和范畴可行性检查，实现查询高效的验证规划，在交互环境中减少重新规划轮次。
CRoSS：一种用于可扩展强化学习的连续机器人仿真套件，具有高任务多样性和真实物理仿真
机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Fulda University of Applied Sciences（弗鲁达应用科学大学）
专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 CRoSS是一种用于连续强化学习的机器人仿真套件，通过高任务多样性和真实物理仿真，提供可扩展且可重复的基准测试环境。
PDF-HR：人形机器人姿态距离场
专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 PDF-HR通过构建姿态距离场，为人类机器人提供轻量级先验，提升姿态优化与控制性能。
Comments \href{https://gaoyukang33.github.io/PDF-HR/}{Project page}
通过可解释性与协作恢复实现模型调和在辅助机器人中的应用
机构 * German Aerospace Center (DLR), Robotics and Mechatronics Center (RMC)（德国航空航天中心（DLR）、机器人与机电中心） ； University of Cambridge, Department of Engineering（剑桥大学工程系） ； Universität Tübingen, Department of Psychology（图宾根大学心理学系） ； Leibniz-Institut für Wissensmedien (IWM)（莱比锡知识媒体研究所） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学）
专题命中 人机交互与遥操作 ：robotics(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种通过可解释性和协作恢复实现机器人与人类模型调和的方法，应用于辅助机器人领域。
Comments Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026
GeneralVLA：具备知识引导轨迹规划的通用视觉-语言-动作模型
机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Peking University（北京大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 GeneralVLA通过知识引导轨迹规划，实现无需真实数据或示范的通用视觉-语言-动作模型，提升机器人零样本操作和数据生成能力。
SynthVerse：一个大规模多样化合成数据集用于点跟踪
机构 * University of Liverpool（利物浦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Durham University（杜伦大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Duke Kunshan University（杜克昆山大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 SynthVerse通过提供大规模多样化合成数据集，提升点跟踪任务的泛化能力和评估效果。
重塑动作误差分布以实现可靠的视觉-语言-动作模型
机构 * Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Institute of Automation（自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Peking University（北京大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究通过重塑动作误差分布，提出基于最小误差熵的VLA模型训练方法，提升模型在不同任务中的成功率与鲁棒性。
HY3D-Bench: 3D资产生成
机构 * Tencent Hunyuan3D（腾讯文生图）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV
AI总结 HY3D-Bench通过开源生态系统提供高质量3D资产生成，包含25万高质量3D对象和12.5万合成资产，支持细粒度感知和可控编辑，推动3D感知、机器人和数字内容创作领域创新。
Comments Authors are listed alphabetically by the first name
捕捉视觉环境结构与控制性能相关
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Toyota Research Institute（丰田研究院）
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 通过分析视觉编码器对环境状态解码能力，发现其与下游控制性能强相关，为高效选择通用机器人策略提供了新方法。
超越控制方程：机器人控制软件实施质量的艺术品研究
机构 * Ruhr University Bochum（博尔次大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究探讨了机器人控制软件实施质量的问题，发现实际实现中存在离散化处理不规范、测试不充分等缺陷，需改进指南与验证技术以提升可靠性。
PhysBrain: 人眼视角数据作为视觉语言模型到物理智能的桥梁
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 PhysBrain通过将人类眼动视频转化为多级具身监督，提升机器人在眼动感知和长期规划中的能力，实现从人类视角到机器人控制的有效迁移。
Comments 21 pages, 8 figures
ALORE：具有腿部机械臂的自主大物体重排
机构 * Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（机器人与自主系统方向，香港科技大学（广州））
专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 ALORE通过分层强化学习和任务规划框架，实现了腿部机械臂在复杂环境中的多物体自主重排，展示了高效稳定的操作性能和广泛的应用潜力。
道路网络中学习距离索引的实证调查与基准测试
机构 * Purdue University（普渡大学）
专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文首次实证评估了道路网络中基于机器学习的距离索引，从训练时间、查询延迟、存储和准确性四个维度进行基准测试，并发布开源代码支持后续研究。
Comments Preprint (Under Review). 14 pages, 2 figures
模块化安全护栏是现实世界中由基础模型赋能的机器人所必需的
机构 * Purdue University（普渡大学） ； Amazon（亚马逊公司） ； NVIDIA（英伟达公司）
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出模块化安全护栏以解决现实世界中由基础模型赋能的机器人在开放、长尾和随时间适应的环境中的安全挑战。
FDA 集群：面向未来的集群行为
专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出FDA集群方法，通过预测邻居未来速度增强反应性集群的协调性和鲁棒性，实验表明其在对齐速度和抗干扰能力上优于传统反应性模型。
自主机器人与手动技术在超声骨锯术中的比较分析：一项初步研究
机构 * Walker Department of Mechanical Engineering and the Texas Robotics（沃克机械工程系和德克萨斯机器人研究所）
专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)
AI总结 本文提出了一种自主机器人系统用于超声骨锯术，通过对比手动与机器人技术，展示了机器人在轨迹精度和深度控制上的显著优势。
Comments 17 pages, 6 figures, Accepted or publication in 2026 International Symposium on Medical Robotics (ISMR)
具备自我进化的具身AI
机构 * Department of Computer Science and Technology, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing（计算机科学与技术系，北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学，北京）
专题命中 其他机器人 ：embodied AI(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出自我进化的具身AI，通过智能体的自我更新与适应能力，实现持续学习和动态环境交互，推动通用人工智能的发展。
从假设到行动：将大语言模型推理转化为具有不确定性的代理规划
机构 * Department of Computer Science and Engineering, Korea University（计算机科学与工程系，韩国大学）
专题命中 其他机器人 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 PCE框架通过结构化决策树将LLM推理中的假设转化为可靠策略，提升多智能体环境下的规划效率和任务完成率。
Comments 31 pages, 10 figures, Accepted ICLR 2026
机器人机械元材料中的图案形成
专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)
AI总结 本文提出机器人机械元材料作为研究非平衡系统模式形成的新平台，通过调节反馈参数实现位移场的空间-时间振荡，提供第一性原理分析方法。
Comments Manuscript: 9 Pages, 3 Figures; Supplemental Information: 8 Pages, 8 Figures
Journal ref Adv. Mater. Tech., 2026
基于学习的耦合扰动观测器
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学）
专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO；robotics(journal_ref)
AI总结 本文提出一种结合控制与学习方法的观测器，通过分解耦合扰动并利用历史数据学习参数矩阵，实现高精度扰动估计。
Comments 10 pages, 7 figures
Journal ref 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
3D高斯散射资产的知识产权保护：一篇综述
机构 * Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼人工智能中心，悉尼大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫莫迪·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文综述了3D高斯散射资产的知识产权保护，分析了其底层机制、保护范式及鲁棒性挑战，并提出了六个研究方向以推动可靠保护技术的发展。
Comments A collection of relevant papers is summarized and will be continuously updated at \url{https://github.com/tmllab/Awesome-3DGS-IP-Protection}
通过神经网络提升参考跟踪控制器的瞬态性能
专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)
AI总结 本文提出通过神经网络提升参考跟踪控制器的瞬态性能，结合性能提升框架优化通用瞬态成本，并通过机器人系统验证方法的有效性。
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