机器人 / 具身智能

Learning to unfold cloth: Scaling up world models to deformable object manipulation

学习展开布料：将世界模型扩展到可变形物体操控

Jack Rome, Stephen James, Subramanian Ramamoorthy

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于改进的DreamerV2架构，在空中操控不同布料，通过改进模型结构和数据增强策略，提升对可变形物体操控的泛化能力。

Comments 8 pages, 5 figures, 3 tables

EgoScale: Scaling Dexterous Manipulation with Diverse Egocentric Human Data

EgoScale：利用多样化的视点人类数据进行规模化灵巧操作

Ruijie Zheng, Dantong Niu, Yuqi Xie, Jing Wang, Mengda Xu, Yunfan Jiang, Fernando Castañeda, Fengyuan Hu, You Liang Tan, Letian Fu, Trevor Darrell, Furong Huang, Yuke Zhu, Danfei Xu, Linxi Fan

机构 * NVIDIA ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 EgoScale通过大规模视点人类数据训练视觉语言动作模型，实现高效的灵巧操作转移，提升机器人任务成功率54%。

Articulated 3D Scene Graphs for Open-World Mobile Manipulation

具身3D场景图用于开放世界移动操作

Martin Büchner, Adrian Röfer, Tim Engelbracht, Tim Welschehold, Zuria Bauer, Hermann Blum, Marc Pollefeys, Abhinav Valada

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

AI总结 本文提出MoMa-SG框架，通过语义-运动学3D场景图实现开放世界移动操作中物体的稳健交互与操控。

AMBER: A tether-deployable gripping crawler with compliant microspines for canopy manipulation

AMBER：一种可 tether 部署的抓取爬行器，配备顺应性微刺，用于树冠操作

P. A. Wigner, L. Romanello, A. Hammad, P. H. Nguyen, T. Lan, S. F. Armanini, B. B. Kocer, M. Kovac

机构 * eAviation Laboratory, TUM School of Engineering and Design（eAviation实验室，技术大学工程与设计学院） ； Laboratory of Sustainability Robotics, EMPA（可持续机器人实验室，EMPA） ； Laboratory of Sustainability Robotics, EPFL（可持续机器人实验室，瑞士联邦理工学院） ； Aerial Robotics Laboratory, Imperial College London（空域机器人实验室，伦敦帝国理工学院） ； Bristol University（布里斯托大学） 纠错

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

AI总结 AMBER是一种可空中部署的抓取爬行器，利用顺应性微刺轨道和双轨道旋转夹具，在树冠中实现自适应移动和操作，具备低功耗、高机动性的特点。

Learning Personalized Agents from Human Feedback

从人类反馈中学习个性化代理

Kaiqu Liang, Julia Kruk, Shengyi Qian, Xianjun Yang, Shengjie Bi, Yuanshun Yao, Shaoliang Nie, Mingyang Zhang, Lijuan Liu, Jaime Fernández Fisac, Shuyan Zhou, Saghar Hosseini

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 PAHF通过整合显式记忆与双反馈通道，实现持续个性化，显著提升学习速度和适应能力。

Visual Memory Injection Attacks for Multi-Turn Conversations

多轮对话中的视觉记忆注入攻击

Christian Schlarmann, Matthias Hein

机构 * Tübingen AI Center, University of Tübingen, Germany（图宾根人工智能中心，图宾根大学，德国） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多轮对话中的视觉记忆注入攻击，通过操控用户输入实现隐蔽的信息操控，展示了对大视觉-语言模型的安全威胁。

System Identification under Constraints and Disturbance: A Bayesian Estimation Approach

在约束和干扰下的系统辨识：一种贝叶斯估计方法

Sergi Martinez, Steve Tonneau, Carlos Mastalli

机构 * Robot Motor Intelligence (RoMI) Lab, Heriot-Watt University, U.K.（机器人运动智能实验室，赫瑞-沃森大学） ； Informatics School, University of Edinburgh, U.K.（信息学院，爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种贝叶斯估计方法，用于高精度联合估计机器人状态轨迹和物理参数，通过引入物理一致的约束和能量观测，提升了系统辨识的准确性和鲁棒性。

Optimization of an Augmented R-CUBE mechanism for Cervical Surgery

增强型R-CUBE机制在颈椎手术中的优化

Terence Essomba, Yu-Wen Wu, Abdelbadia Chaker, Med Amine Laribi

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

AI总结 本文提出了一种增强型R-CUBE机制用于颈椎手术，通过改进的连杆实现额外旋转运动，优化了钻孔轨迹以提高动力学性能。

Journal ref the 9th International Workshop on Medical and Service Robots (MESROB), Jul 2025, Poitiers, France. pp.82-91

Hidden in Plain Sight: Detecting Illicit Massage Businesses from Mobility Data

隐于 plain sight：从移动数据中检测非法按摩业

Roya Shomali, Nick Freeman, Greg Bott, Iman Dayarian, Jason Parton

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 通过移动数据识别非法按摩业，利用正样本无标签学习提升检测精度，发现高风险特征并支持执法优先级决策

Comments 37 pages, 8 figures, 9 tables

Effects of interlayer Dzyaloshinskii-Moriya interaction on the shape and dynamics of magnetic twin-skyrmions

层间Dzyaloshinskii-Moriya相互作用对磁双扭丝状体形状和动力学的影响

Tim Matthies, Levente Rózsa, Roland Wiesendanger, Elena Y. Vedmedenko

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 层间Dzyaloshinskii-Moriya相互作用影响磁双扭丝状体的形状和动力学，通过改变自旋构型和螺旋性实现对涡旋速度和Hall角的调控。

Journal ref npj Spintronics 4, 8 (2026)