机器人 / 具身智能

Issues with Measuring Task Complexity via Random Policies in Robotic Tasks

通过随机策略测量机器人任务复杂性的问题

Reabetswe M. Nkhumise, Mohamed S. Talamali, Aditya Gilra

机构 * University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

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

AI总结 本文指出基于随机权重猜测的指标在测量机器人任务复杂性时存在矛盾，需发展更可靠的度量方法。

Comments 16 pages, 9 figures, The 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)

Toward AI Autonomous Navigation for Mechanical Thrombectomy using Hierarchical Modular Multi-agent Reinforcement Learning (HM-MARL)

迈向机械取栓的AI自主导航：基于分层模块多智能体强化学习（HM-MARL）

Harry Robertshaw, Nikola Fischer, Lennart Karstensen, Benjamin Jackson, Xingyu Chen, S. M. Hadi Sadati, Christos Bergeles, Alejandro Granados, Thomas C Booth

专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(title,abstract)；world model(abstract)；robotics(comments,journal_ref)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本研究提出分层模块多智能体强化学习框架，实现机械取栓中双设备自主导航，展示体外导航能力及泛化挑战。

Comments Published in IEEE Robotics and Automation Letters

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters (2026)

TPRU: Advancing Temporal and Procedural Understanding in Large Multimodal Models

TPRU: 推动大型多模态模型中的时序与过程理解

Zhenkun Gao, Xuhong Wang, Xin Tan, Yuan Xie

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：embodied AI(abstract)；manipulation(abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 TPRU通过引入大规模多模态数据集和强化学习微调方法，显著提升大型模型在时序和过程理解上的表现，达到当前最先进的准确率。

Comments Accepted to ICLR 2026. 17 pages. Code, data, and models are available at: https://github.com/Stephen-gzk/TPRU

Find the Fruit: Zero-Shot Sim2Real RL for Occlusion-Aware Plant Manipulation

寻找水果：面向遮挡感知植物操作的零样本仿真到现实强化学习

Nitesh Subedi, Hsin-Jung Yang, Devesh K. Jha, Soumik Sarkar

机构 * Department of Mechanical Engineering, Iowa State University, USA（爱荷华州立大学机械工程系） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories, USA（三菱电机研究实验室） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出了一种零样本仿真到现实强化学习框架，用于解决遮挡感知的植物操作问题，通过解耦高层规划与低层控制，实现对不同植物的高效采摘操作。

Much Ado About Noising: Dispelling the Myths of Generative Robotic Control

许多关于噪声的争论：消解生成机器人控制的神话

Chaoyi Pan, Giri Anantharaman, Nai-Chieh Huang, Claire Jin, Daniel Pfrommer, Chenyang Yuan, Frank Permenter, Guannan Qu, Nicholas Boffi, Guanya Shi, Max Simchowitz

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

AI总结 本文通过评估生成控制策略在行为克隆基准上的表现，发现其成功主要源于迭代计算和监督训练，而非多模态捕捉或复杂映射表达。

Seeing Farther and Smarter: Value-Guided Multi-Path Reflection for VLM Policy Optimization

看得更远且更聪明：基于价值引导的多路径反射用于VLM策略优化

Yanting Yang, Shenyuan Gao, Qingwen Bu, Li Chen, Dimitris N. Metaxas

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种基于价值引导的多路径反射方法，用于提升VLM在机器人操作任务中的策略优化性能，通过解耦状态评估与动作生成，提高决策鲁棒性并减少推理时间。

Comments ICRA 2026

Scalable Multi-Objective and Meta Reinforcement Learning via Gradient Estimation

可扩展的多目标与元强化学习通过梯度估计

Zhenshuo Zhang, Minxuan Duan, Youran Ye, Hongyang R. Zhang

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

AI总结 本文提出PolicyGradEx算法，通过梯度估计实现多目标强化学习的高效优化，实验表明其在机器人控制和Meta-World基准测试中优于现有方法，效率提升达26倍。

Comments 25 pages. Appeared in AAAI 2026

Mixed-Reality Digital Twins: Leveraging the Physical and Virtual Worlds for Hybrid Sim2Real Transition of Multi-Agent Reinforcement Learning Policies

混合现实数字孪生：利用物理与虚拟世界实现多智能体强化学习策略的混合仿真到现实过渡

Chinmay Vilas Samak, Tanmay Vilas Samak, Venkat Narayan Krovi

机构 * Department of Automotive Engineering, Clemson University International Center for Automotive Research (CU-ICAR)（汽车工程系，克莱姆森大学国际汽车研究中心（CU-ICAR）） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：embodied agent(abstract)；robotics(comments,journal_ref)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出混合现实数字孪生框架，通过并行化和域随机化技术，显著提升多智能体强化学习策略的训练效率和仿真到现实迁移性能。

Comments Accepted in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) and additionally accepted to be presented at IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 10, no. 9, pp. 9040-9047, Sept. 2025

Towards Information-Optimized Multi-Agent Path Finding: A Hybrid Framework with Reduced Inter-Agent Information Sharing

迈向信息优化的多智能体路径寻找：一种减少智能体间信息共享的混合框架

Bharath Muppasani, Ritirupa Dey, Biplav Srivastava, Vignesh Narayanan

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

AI总结 本文提出了一种减少智能体间信息共享的混合框架IO-MAPF，通过强化学习和轻量级集中协调器实现高效多智能体路径寻找，在信息受限条件下保持高成功率。

In-Context Planning with Latent Temporal Abstractions

基于潜在时间抽象的上下文规划

Baiting Luo, Yunuo Zhang, Nathaniel S. Keplinger, Samir Gupta, Abhishek Dubey, Ayan Mukhopadhyay

机构 * Vanderbilt University（范德比大学） ； William & Mary（威廉与玛丽学院） 纠错

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

AI总结 I-TAP通过学习离散时间抽象空间，实现高效且鲁棒的上下文规划，在部分可观测和随机动态环境中表现优异。

Towards Bridging the Gap between Large-Scale Pretraining and Efficient Finetuning for Humanoid Control

迈向大规模预训练与高效微调之间的人形机器人控制的桥梁

Weidong Huang, Zhehan Li, Hangxin Liu, Biao Hou, Yao Su, Jingwen Zhang

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） ； School of Artificial Intelligence, Xidian University（人工智能学院，西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合大规模预训练与高效微调的方法，利用SAC实现人形机器人零样本部署，并通过基于模型的方法提升适应效率。

Comments ICLR 2026