机器人 / 具身智能

CRESSim-Neo: A Batched GPU Simulation Engine for Surgical Robotics and Robot Learning

CRESSim-Neo：面向外科机器人与机器人学习的批量GPU仿真引擎

Yafei Ou, Ahnaf Naheen, Tleukhan Mussin, Hans Jarales, Melwin Moncy, Mahdi Tavakoli

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robotics(title,abstract)；robot learning(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文推出CRESSim-Neo，一款面向外科机器人与机器人学习的批量GPU仿真引擎，支持多类外科相关仿真任务，在RTX 4090上实现高并行环境步性能，为相关研究提供统一可扩展平台。

Comments 8 pages, 11 figures

Temporally Centered SIGReg Improves LeWorldModel Representations for Robot Policy Learning

时间中心SIGReg改进多任务LeWorldModel学习：从分析到方法

Chang Liu, Fei Suo, Yanzhou Jin, Zeyu Ping, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo, Yaonan Zhu

机构 * Graduate School of Engineering, The University of Tokyo（东京大学工程学院） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot policy(title,abstract)；manipulation(abstract)；world model(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 该研究针对SIGReg在多任务LeWM中导致表示混叠的问题，提出将其应用于时间中心残差的改进方法，在LIBERO基准上显著提升了多任务世界模型的下游性能。

Longitudinal Robot Learning from Demonstration with Care Providers in a Home Environment

居家环境中与照护者协作的纵向演示学习机器人

Nina Moorman, Julianna Schalkwyk, Vriksha Srihari, Qingyu Xiao, Kamel Alrashedy, Hongseok Jeong, Kiersten Lange, Matthew B. Luebbers, Matthew Gombolay

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,comments)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究针对居家环境中无专家反馈时非专业照护者教机器人的障碍，采用预训练与自适应反馈开展多轮人体实验，拟开源相关LfD辅助任务数据集。

Comments ICRA 2026 Workshop on Bridging the Gap between Robot Learning and Human-Robot Interaction