机器人 / 具身智能

Inferring Action from Future Latent State for Robotic Manipulation

从未来隐状态推断机器人操纵动作

Fenghao Lei, Zhixiong Huang, Long Yang, Jiabao Chen, Peilin Huang, Han Fu, Zhuo Li, Xiaoxue Ren

机构 * DeepLeap Research（DeepLeap研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出无需视频生成的机器人操纵模型DELE-w0.5，通过从捕获动作相关物理结果的未来隐状态推断动作，在4项长程操纵任务的480次试验中，其性能优于最强基线47.5和30.7个百分点，实现最优表现。

One-Shot Learning from Demonstration of Contact-Rich Robotic Manipulation by Identifying Physical Interactions

通过识别物理交互实现接触丰富的机器人操作的演示一次性学习

A. H. G. Overbeek, H. van der Kooij, M. Vlutters

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

AI总结 该研究提出一种明确建模物理交互的机器人操作演示学习方法，仅用单次演示即可复现复杂接触型任务，提升了对环境几何变化的鲁棒性、泛化性与在线自适应能力，填补了可解释少样本LfD的空白。

Trajectory-Level Continuous Action Representation for Robotic Manipulation

面向机器人操作的轨迹级连续动作表示

Tong Yang, Jingkai Jia, Yuecheng Xu, Xueyao Chen, Chi Zhang, Wenqiang Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； TeleAI, China Telecom（中国电信TeleAI） 纠错

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

AI总结 该研究提出CAT轨迹级连续动作表示框架，通过频率感知位置编码等技术解决现有视觉运动系统的动作表示冗余问题，在LIBERO等数据集上显著提升机器人操作任务成功率。

DreamTrajectory: Trajectory-Guided Action Generation with World Model Alignment for Mobile Manipulation

DreamTrajectory：面向移动操作的、结合世界模型对齐的轨迹引导动作生成方法

Zheng Yang, Wenjie Zhang, Xiangyu Chen, Wenxuan Song, Xianpeng Wang, Yihang Kang, Jiawen Wen, Wen Chen, Lujia Wang, Renjing Xu, Haoang Li, Xiaowen Chu

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

AI总结 DreamTrajectory是面向移动操作的轨迹引导框架，通过联合预测末端执行器轨迹与全身动作块、结合轨迹世界模型的测试时细化，在MS-HAB及真实任务中大幅提升操作成功率。

A Durable Vision-Based Tactile Fingertip for Robotic Manipulation

用于机器人操作的耐用型基于视觉的触觉指尖

F. Richard Cottrell, Megha H. Tippur, Edward H. Adelson

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本研究开发了一种耐用型基于视觉的触觉指尖，其耐用性较商用传感器提升两个数量级以上，可通过更换传感模块实现高要求机器人应用中的可维护触觉传感。

Comments 22 pages, 20 figures

Fiber Optic Sensing Glove for High Performance Dexterous Manipulation Capture

用于高性能灵巧操作捕捉的光纤传感手套

J.D. Peiffer, Taylor Niehues, Li Guan, Ziyi Kou, Ergys Ristani

机构 * Meta ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有手部姿势捕捉技术的缺陷，开发了光纤传感手套，通过多芯形状传感光纤与逆运动学求解器实现60Hz全手部姿势跟踪，在5名受试者的2小时数据集上指尖位置平均误差达7.2mm，经校准后降至4.9mm，可用于高保真数据捕捉与双手虚拟遥操作，助力机器人领域发展。

Beyond Viewpoint Generalization: What Multi-View Demonstrations Offer and How to Synthesize Them for Robot Manipulation?

超越视角泛化：多视角演示提供了什么以及如何为机器人操作合成它们

Boyang Cai, Qiwei Liang, Jiawei Li, Shihang Weng, Zhaoxin Zhang, Tao Lin, Xiangyu Chen, Wenjie Zhang, Jiaqi Mao, Weisheng Xu, Bin Yang, Jiaming Liang, Junhao Cai, Renjing Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 研究通过实验验证多视角演示在机器人操作中的性能提升，揭示了多视角数据在提升泛化能力和突破单视角限制方面的优势，提出RoboNVS框架合成多视角数据以提升下游政策表现。

VizAnchor: Decoding Manipulation Intent from Tampering Visualizations via Dual-Anchor Reasoning

VizAnchor：通过双锚推理从篡改可视化中解码操纵意图

Xiaotian Zhang, Huayuan Ye, Haiyang Zhang, Chenhui Li, Changbo Wang, Sicheng Song

机构 * School of Data Science and Engineering, East China Normal University（华东师范大学数据科学与工程学院） ； Division of Emerging Interdisciplinary Areas, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学新兴跨学科领域分部） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出VizAnchor框架，通过双锚构建与VLM推理实现可视化操纵理解，含三个专用智能体，构建相关数据集，可准确定位篡改并生成忠实解释。

Comments 39 pages

Rating Manipulation: Credibility Inversion and Audit Leakage

评分操纵：可信度倒置与审计泄漏

Van-Quy Nguyen

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)

AI总结 该研究针对在线评分操纵问题，构建含低质量卖家、买家与平台的模型，发现评分可信度可倒置、针对性执法会转移虚假评论，提出买家导向排名需考虑评分传达信息。

GaussianWAM: Distilling Geometry and Semantics from 3D Gaussian Fields into World-Action Models

GaussianWAM：将三维高斯场的几何与语义知识蒸馏至世界-动作模型

Zijian Zhang, Yuqing Jiang, Weitao Zhou, Minglei Li, Jinhao Zhang, Yao Mu, Xiaofan Li, Hao Zhao, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence（拓境智能） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； Simple AI（简智人工智能） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 GaussianWAM是训练时的表征增强框架，通过三维高斯场蒸馏几何与语义监督，在LIBERO-Plus等任务上显著提升了WAM类模型的机器人操作性能，且不改变部署架构。

Comments 13 pages, 5 figures

Robust Slip Detection and Material Classification via Spatiotemporal Transformers on a Uniformly-Illuminated Visuo-Tactile Sensor

基于均匀照明视觉-触觉传感器的时空Transformer的鲁棒滑移检测与材料分类

Ziyang Ma, Yuhao Sun, Zichen Ai, Xiangyang Ji, Bin Fang

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本研究开发了带均匀RGB照明的视觉-触觉传感器与统一感知框架，采用双头部TimeSformer网络和ResNet-50主干，实现高精度滑移检测与物体分类，为机器人操作提供多模态感知基线。

Comments Accepted at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026. 8 pages, 10 figures

DreamLedger: Execution-Settled Credit Files for World-Model Imagination in Robot Decision Loops

DreamLedger：机器人决策回路中用于世界模型想象的执行结算信用文件

Xianyao Li, Ruitong Tian, Rui Min, Fang Xu, Jing Du

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出DreamLedger执行结算信用文件，管控机器人世界模型预测的消耗，在多模拟域和真实机械臂上验证，可减少无效想象、降低验证探测次数，适用于多模型与硬件场景。

Comments 10 pages, 6 figures

Macro-Operator Generation and Predicate Selection for TAMP Operator Learning

TAMP算子学习的宏算子生成与谓词选择

Can Emir Bora, Emre Ugur

机构 * Bogazici University（博加齐奇大学） 纠错

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

AI总结 本文针对TAMP算子学习的效率问题，提出自动生成宏算子并剪枝未被引用谓词的系统，在四个TAMP领域实现最高4.6倍规划加速，还解决了基线无法处理的长序列任务。

VGGT-DP: Generalizable Robot Control via Vision Foundation Models

VGGT-DP：基于视觉基础模型的通用机器人控制

Shijia Ge, Yijun Liu, Yinxin Zhang, Shuzhao Xie, Weixiang Zhang, Mingcai Zhou, Zhi Wang

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

AI总结 该研究提出 VGGT-DP 视觉运动策略框架，采用 VGGT 作为视觉编码器并设计 FTR 机制与随机令牌剪枝，在 MetaWorld 任务上较 DP、DP3 等基线表现更优。

Sensorless damage-safe grasping

无传感器的防损伤抓取

Yusei Shuto, Danilo Vasconcellos Vargas

机构 * Kyushu University（九州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无传感器的防损伤抓取控制器，仅用编码器位置和电机出力信号，通过限定压缩应变ε实现防损伤，在仿真和实物测试中均优于固定力基线，大幅降低软物体损伤。

STAIN-FL: Stealthy Targeted Attack Injection with Contextual Triggers in Federated Learning

STAIN-FL：联邦学习中基于上下文触发器的隐蔽定向攻击注入

Ashlinder Kaur, Purnima Murali Mohan, Zengxiang Li, Tram Truong-Huu

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

AI总结 本文提出STAIN-FL框架，利用自然监控场景作为上下文触发器，在联邦视频异常检测中实现隐蔽定向后门攻击，稀疏攻击兼具低检测率与高持续性，可在保持低干净准确率下降的同时达成较高后门准确率。

Quantifying System-Level Harms from AI Adoption in Complex Sociotechnical Systems

量化复杂社会技术系统中采用AI带来的系统层面危害

Paul Vautravers, Oliver Chalkley, Gabriel Downer, Kate S, Damian Ruck

机构 * Advai Ltd（Advai有限公司） ； UK National Cyber Security Centre（英国国家网络安全中心） 纠错

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

AI总结 该研究提出结合STPA等的框架，以RTGS为案例量化复杂社会技术系统中AI的系统层面危害，发现AI采用会降低金融系统韧性、增加银行倒闭风险。

Generating Intervention Hypotheses using Explainable Explanations on Graphs: G2I, a Two-Stage Greedy Framework

基于图的可解释解释生成干预假设：G2I，一个两阶段贪心框架

Mulin Tian, Ajitesh Srivastava

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出两阶段贪心框架G2I，将反事实解释转化为干预设计问题，在节点层面生成可操作反事实、网络层面解决预算约束下的DNF覆盖问题，实验显示其干预策略效率优于掩码方法。

Comments 11 pages, 3 figures. Accepted at the 35th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2026)

Look as You Leap: Planning Simultaneous Motion and Perception for High-DOF Robots

跳跃时观察：为高自由度机器人同时规划运动与感知

Qingxi Meng, Emiliano Flores, Carlos Quintero-Peña, Peizhu Qian, Zachary Kingston, Shannan K. Hamlin, Vaibhav Unhelkar, Lydia E. Kavraki

机构 * Department of Computer Science, Rice University（计算机科学系，里士大学） ； Ken Kennedy Institute, Rice University（肯尼迪研究所，里士大学） ； Houston Methodist Academic Institute（休斯顿 Methodist 学术研究院） 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GPU并行的感知评分引导的概率道路图规划器，用于高自由度机器人在动态和静态环境中的运动与感知同时规划。

Comments 20 pages, 14 figures, Accepted to T-RO

Delegating or Doing? Understanding User Behavior in Hybrid Human-Agent Interfaces

委托还是自行操作？理解混合人机界面中的用户行为

Gavin Dizon, Tyrone Justin Sta Maria, Jordan Aiko Deja, Yasuyuki Sumi

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 该研究通过被试间实验对比三种交互模式，发现混合人机界面可降低交互成本，委托行为更多反映用户个体特征而非任务需求。

Comments 9 pages, In Proceedings of the 14th International Conference on Human-Agent Interaction at Osaka, Japan on November 16-19, 2026

Engineering Zeeman-manifold quintets using state-dependent light shifts in neutral atoms

通过状态依赖的光移在中性原子中工程化Zeeman- manifold五重态

Benedikt Heizenreder, Bas Gerritsen, Katya Fouka, Robert J. C. Spreeuw, Florian Schreck, Arghavan Safavi Naini, Alexander Urech

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 通过状态依赖的光移在中性锶原子中工程化Zeeman- manifold五重态，实现高保真度的qudit操控。

Comments 18 pages, 16 figures