机器人 / 具身智能

Decompose and Recompose: Reasoning New Skills from Existing Abilities for Cross-Task Robotic Manipulation

分解与重组：从已有能力中推导新技能以实现跨任务机械操作

Xitie Zhang, Aming Wu, Yahong Han

机构 * School of Artificial Intelligence, College of Intelligence and Computing, Tianjin University, China（人工智能学院，智能与计算学院，天津大学，中国） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, China（计算机科学与信息工程学院，合肥工业大学，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出Decompose and Recompose框架，通过分解现有任务演示为可解释的技能-动作对，实现跨任务机械操作的零样本泛化。

Comments Accepted by ICML 2026

Lucid-XR: An Extended-Reality Data Engine for Robotic Manipulation

Lucid-XR：一种用于机器人操控的扩展现实数据引擎

Yajvan Ravan, Adam Rashid, Alan Yu, Kai McClennen, Gio Huh, Kevin Yang, Zhutian Yang, Qinxi Yu, Xiaolong Wang, Phillip Isola, Ge Yang

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； FortyFive Labs（FortyFive实验室） ； Caltech（加州理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； UC San Diego（南加州大学） 纠错

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

AI总结 Lucid-XR通过XR头显直接运行的物理模拟环境生成多模态数据，实现零样本迁移至复杂环境，支持软材料、松散颗粒和刚体接触的精细操控任务。

Comments Project website: https://lucidxr.github.io

Analysis of Randomization Effects on Sim2Real Transfer in Reinforcement Learning for Robotic Manipulation Tasks

随机化对机器人操作任务中仿真到现实转移的影响分析

Josip Josifovski, Mohammadhossein Malmir, Noah Klarmann, Bare Luka Žagar, Nicolás Navarro-Guerrero, Alois Knoll

机构 * Department of Informatics, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学信息学院） ； Rosenheim University of Applied Sciences（罗森海姆应用技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个可复现的实验框架，比较四种随机化策略在仿真和现实中的表现，发现更多随机化有助于仿真到现实转移，但可能影响仿真中策略的学习能力。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2022

Demystifying Action Space Design for Robotic Manipulation Policies

解开机器人操作策略中动作空间设计的谜团

Yuchun Feng, Jinliang Zheng, Zhihao Wang, Dongxiu Liu, Jianxiong Li, Jiangmiao Pang, Tai Wang, Xianyuan Zhan

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文通过大规模实验研究，揭示动作空间设计对机器人策略学习的显著影响，分析了时间与空间轴上的动作设计对策略可学习性和控制稳定性的影响。

ST-$π$: Structured SpatioTemporal VLA for Robotic Manipulation

ST-$π$: 结构化时空VLA用于机器人操作

Chuanhao Ma, Hanyu Zhou, Shihan Peng, Yan Li, Tao Gu, Luxin Yan

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Computing, Macquarie University（麦考瑞大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ST-$π$模型，通过结构化时空视觉语言模型和动作专家，解决机器人操作中精细时空推理问题，同时引入结构化时空标注数据集进行训练。

Continual Hand-Eye Calibration for Open-world Robotic Manipulation

连续手眼校准用于开放世界机器人操作

Fazeng Li, Gan Sun, Chenxi Liu, Yao He, Wei Cong, Yang Cong

机构 * School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学自动化科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Robotics, the Institutes for Robotics and Intelligent Manufacturing, Chinese Academy of Sciences（中国科学院机器人研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出连续手眼校准框架，通过空间重放策略和结构保持蒸馏，解决开放世界中持续学习中的灾难性遗忘问题，实验验证其在多个数据集上的有效性。

AFFORD2ACT: Affordance-Guided Automatic Keypoint Selection for Generalizable and Lightweight Robotic Manipulation

AFFORD2ACT：基于 affordance 的自动关键点选择用于通用且轻量的机器人操作

Anukriti Singh, Kasra Torshizi, Khuzema Habib, Kelin Yu, Ruohan Gao, Pratap Tokekar

机构 * Department of Computer Science, University of Maryland, College Park, MD, USA（马里兰大学计算机科学系，College Park, MD, USA） 纠错

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

AI总结 本文提出 AFFORD2ACT 框架，通过文本提示和单张图像生成最小化语义 2D 关键点，实现轻量级机器人操作，提升数据效率和泛化能力。

Device-Conditioned Neural Architecture Search for Efficient Robotic Manipulation

设备条件神经架构搜索用于高效机器人操作

Yiming Wu, Huan Wang, Zhenghao Chen, Ge Yuan, Dong Xu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Westlake University（西湖大学） ； The University of Newcastle（纽卡斯尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DC-QFA框架，通过设备条件量化训练和硬件约束架构搜索，实现高效机器人操作部署，减少优化时间并提升泛化能力。

Comments 17 pages, 4 figures

Robot Collapse: Supply Chain Backdoor Attacks Against VLM-based Robotic Manipulation

机器人崩溃：针对基于VLM的机器人操控的供应链后门攻击

Xianlong Wang, Hewen Pan, Hangtao Zhang, Minghui Li, Shengshan Hu, Ziqi Zhou, Lulu Xue, Peijin Guo, Aishan Liu, Leo Yu Zhang, Xiaohua Jia

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TrojanRobot框架，通过在模块化机器人策略中嵌入恶意模块，操控LLM到VLM路径，验证了在18个真实任务和4个VLM上的优越性。

Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation under Distribution Shift with Bounded Extremum Seeking

在分布偏移下用于机械臂操作的深度强化学习与有界极值搜索

Shaifalee Saxena, Rafael Fierro, Alexander Scheinker

机构 * University of New Mexico（新墨西哥大学） ； Los Alamos National Lab（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出结合深度确定性策略梯度与有界极值搜索的混合控制器，提升机械臂在分布偏移下的鲁棒性，通过时间变化目标和摩擦不均等场景验证。

Hybrid Framework for Robotic Manipulation: Integrating Reinforcement Learning and Large Language Models

机器人操作的混合框架：整合强化学习与大语言模型

Md Saad, Sajjad Hussain, Mohd Suhaib

机构 * Jamia Millia Islamia（贾米亚米利亚伊斯兰大学） ； University of Brighton（布莱顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合强化学习与大语言模型的混合框架，用于提升机器人操作任务。通过强化学习实现精确的低层控制，利用大语言模型进行高层任务规划和自然语言理解，有效连接低层执行与高层推理。实验显示任务完成时间减少33.5%，精度和适应性提升18.1%和36.4%。

Energy-Aware Reinforcement Learning for Robotic Manipulation of Articulated Components in Infrastructure Operation and Maintenance

面向智能基础设施运维的节能强化学习机器人操作

Xiaowen Tao, Yinuo Wang, Haitao Ding, Yuanyang Qi, Ziyu Song

机构 * National Key Laboratory of Automotive Chassis Integration and Bionics（汽车底盘集成与仿生国家重点实验室） ； Jilin University（吉林大学） ； School of Computer Science and Statistics（计算机科学与统计学学院） ； Trinity College Dublin（都柏林大学） ； Department of Civil Engineering（土木工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种节能强化学习框架，通过紧凑几何表示和约束马尔可夫决策过程实现异构机械部件的高效操作，实验显示能耗降低16%-30%且成功率高。

Comments 18 pages, 5 figures, 7 tables. This version supersedes all previous preprint versions

Offload or Overload: A Platform Measurement Study of Mobile Robotic Manipulation Workloads

卸载或超载：移动机器人操控工作负载的平台测量研究

Sara Pohland, Xenofon Foukas, Ganesh Ananthanarayanan, Andrey Kolobov, Sanjeev Mehrotra, Bozidar Radunovic, Ankit Verma

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Microsoft Corp（微软公司） 纠错

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

AI总结 本文首次研究了移动机器人操控工作负载在车载、边缘和云GPU平台上的表现，发现小车载GPU无法运行完整工作栈，而大车载GPU会更快耗尽电池，卸载虽缓解约束但引入网络延迟和带宽问题，最终量化了机器人舰队共享计算的机会与风险。

Comments 15 pages, 17 figures

ClearDepth: Enhanced Stereo Perception of Transparent Objects for Robotic Manipulation

ClearDepth: 增强透明物体的立体视觉以辅助机器人操作

Kaixin Bai, Huajian Zeng, Lei Zhang, Yiwen Liu, Hongli Xu, Zhaopeng Chen, Jianwei Zhang

机构 * TAMS (Technical Aspects of Multimodal Systems), Department of Informatics, University of Hamburg（汉堡大学信息学院） ； Agile Robots SE（敏捷机器人公司） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBUZAI)（Mohamed Bin Zayed人工智能大学） 纠错

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

AI总结 ClearDepth通过视觉Transformer和特征后融合模块，提升透明物体的深度感知，以辅助机器人操作。

Comments 9 pages

TRIAGE: Type-Routed Interventions via Aleatoric-Epistemic Gated Estimation in Robotic Manipulation and Adaptive Perception -- Don't Treat All Uncertainty the Same

TRIAGE: 通过概率-epistemic门控估计进行类型路由干预 在机器人操作和自适应感知中 -- 不要将所有不确定性视为相同

Divake Kumar, Sina Tayebati, Devashri Naik, Patrick Poggi, Amanda Sofie Rios, Nilesh Ahuja, Amit Ranjan Trivedi

机构 * University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； Intel Labs（英特尔实验室） 纠错

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

AI总结 TRIAGE通过分解不确定性为概率和epistemic组件，改进机器人操作和自适应感知的性能和效率。

Lifelong Language-Conditioned Robotic Manipulation Learning

持续语言引导的机器人操作学习

Xudong Wang, Zebin Han, Zhiyu Liu, Gan Li, Jiahua Dong, Baichen Liu, Lianqing Liu, Zhi Han

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

AI总结 本文提出SkillsCrafter框架，通过操作技能适应和技能专业化聚合，实现持续学习多种技能并减少旧技能的灾难性遗忘。

Comments 14 pages, 7 figures

SPIRIT: Perceptive Shared Autonomy for Robust Robotic Manipulation under Deep Learning Uncertainty

SPIRIT：基于深度学习不确定性的感知共享自主控制以实现稳健的机器人操作

Jongseok Lee, Ribin Balachandran, Harsimran Singh, Jianxiang Feng, Hrishik Mishra, Marco De Stefano, Rudolph Triebel, Alin Albu-Schaeffer, Konstantin Kondak

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

AI总结 SPIRIT通过结合深度学习的不确定性估计与触觉遥控，实现安全稳健的机器人操作，提升性能与可靠性。

Comments 19 pages, 14 figures

FlowCorrect: Efficient Interactive Correction of Generative Flow Policies for Robotic Manipulation

FlowCorrect: 高效的交互式生成流策略修正以提升机器人操作

Edgar Welte, Yitian Shi, Rosa Wolf, Maximillian Gilles, Rania Rayyes

机构 * Institute for Material Handling and Logistics (IFL), Karlsruhe Institute of Technology（物料处理与物流研究所，卡尔斯鲁厄技术大学） 纠错

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

AI总结 FlowCorrect通过交互式模仿学习在部署时高效修正生成流策略，提升机器人操作的成功率与效率。

Comments 8 pages, 5 figures

Rethinking Camera Choice: An Empirical Study on Fisheye Camera Properties in Robotic Manipulation

重新思考相机选择：关于机器人操作中鱼眼相机属性的实证研究

Han Xue, Nan Min, Xiaotong Liu, Wendi Chen, Yuan Fang, Jun Lv, Cewu Lu, Chuan Wen

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

AI总结 本文通过实证研究发现鱼眼相机在机器人操作中需考虑视场角、环境复杂性和随机尺度增强策略以提升性能。

Comments 22 pages, 15 figures, Accecpted by CVPR 2026

OmniVLA: Physically-Grounded Multimodal VLA with Unified Multi-Sensor Perception for Robotic Manipulation

OmniVLA：具有统一多传感器感知的物理基础多模态VLA

Heyu Guo, Shanmu Wang, Ruichun Ma, Shiqi Jiang, Yasaman Ghasempour, Omid Abari, Baining Guo, Lili Qiu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 OmniVLA通过整合多种传感器模态，提升机器人操作的感知能力与任务成功率。

Comments Accepted by ICRA'26

BitVLA: 1-bit Vision-Language-Action Models for Robotics Manipulation

BitVLA：用于机器人操作的1位视觉-语言-动作模型

Hongyu Wang, Chuyan Xiong, Ruiping Wang, Xilin Chen

机构 * Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences University of Chinese Academy of Sciences（人工智能安全重点实验室，计算技术研究所，中国科学院，中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 BitVLA是一种用于机器人操作的1位视觉-语言-动作模型，通过模型设计和优化提升部署效率，实现内存和延迟的显著降低。

Comments Work in progress

Ctrl-World: A Controllable Generative World Model for Robot Manipulation

Ctrl-World: 一个可控制的生成世界模型用于机器人操作

Yanjiang Guo, Lucy Xiaoyang Shi, Jianyu Chen, Chelsea Finn

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种可控的多视图世界模型，用于评估和改进通用机器人策略的指令遵循能力，通过姿态条件化记忆检索和帧级动作条件化实现长时一致性和精确动作控制，提升策略成功率44.7%。

Comments 17 pages

ABPolicy: Asynchronous B-Spline Flow Policy for Real-Time and Smooth Robotic Manipulation

ABPolicy：异步B样条流策略用于实时和流畅的机器人操控

Fan Yang, Peiguang Jing, Kaihua Qu, Ningyuan Zhao, Yuting Su

机构 * School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（电气与信息工程学院，天津大学） 纠错

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

AI总结 ABPolicy通过异步B样条流匹配策略实现实时、平滑的机器人操控，减少轨迹冲击并提升性能。

SimVLA: A Simple VLA Baseline for Robotic Manipulation

SimVLA：一种简单的VLA基线用于机器人操作

Yuankai Luo, Woping Chen, Tong Liang, Baiqiao Wang, Zhenguo Li

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

AI总结 SimVLA通过简化设计实现了最先进的机器人操作性能，展示了最小参数模型在模拟和真实环境中的优越表现。

HybridFlow: A Two-Step Generative Policy for Robotic Manipulation

HybridFlow: 一种用于机器人操作的两阶段生成策略

Zhenchen Dong, Jinna Fu, Jiaming Wu, Shengyuan Yu, Fulin Chen, Yide Liu

机构 * Anker Humanoid Lab（安克人形实验室） ； PolyU ； CUHK（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 HybridFlow是一种用于机器人操作的两阶段生成策略，通过结合MeanFlow的快速生成与ReNoise和ReFlow的精度优化，提升了动作生成的效率和准确性。

Symmetry-Aware Fusion of Vision and Tactile Sensing via Bilateral Force Priors for Robotic Manipulation

通过双侧力先验实现视觉与触觉感知的对称感知融合用于机器人操作

Wonju Lee, Matteo Grimaldi, Tao Yu

机构 * DexAI, Emergent Business Unit, Analog Devices Inc.（DexAI，新兴业务部，安森通公司） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于双侧力先验的跨模态Transformer，通过结构化注意力机制实现视觉与触觉融合，在机器人操作中实现了96.59%的插入成功率，展示了触觉感知的重要性及物理启发正则化的有效性。

Comments Accepted By ICRA2026

Hierarchical Audio-Visual-Proprioceptive Fusion for Precise Robotic Manipulation

层次化音频-视觉-本体感知融合用于精确机器人操作

Siyuan Li, Jiani Lu, Yu Song, Xianren Li, Bo An, Peng Liu

机构 * Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出层次化多模态融合框架，通过整合音频、视觉和本体感知信息，提升机器人精确操作性能。

MemoryVLA: Perceptual-Cognitive Memory in Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation

MemoryVLA: 视觉-语言-动作模型中用于机器人操作的感知-认知记忆

Hao Shi, Bin Xie, Yingfei Liu, Lin Sun, Fengrong Liu, Tiancai Wang, Erjin Zhou, Haoqiang Fan, Xiangyu Zhang, Gao Huang

机构 * Department of Automation, BNRist, Tsinghua University（自动化系、BNRist、清华大学） ； Dexmal ； MEGVII Technology（MEGVII技术） ； Tianjin University（天津大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； StepFun 纠错

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

AI总结 MemoryVLA通过结合感知与认知记忆机制，提升机器人操作中长时间跨度任务的性能，实现对时间依赖任务的高效处理。

Comments ICLR 2026 | The project is available at https://shihao1895.github.io/MemoryVLA

SpatialActor: Exploring Disentangled Spatial Representations for Robust Robotic Manipulation

SpatialActor: 探索解耦的空间表示以实现鲁棒的机器人操作

Hao Shi, Bin Xie, Yingfei Liu, Yang Yue, Tiancai Wang, Haoqiang Fan, Xiangyu Zhang, Gao Huang

机构 * Dexmal 纠错

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

AI总结 SpatialActor通过解耦语义和几何，提升机器人操作的鲁棒性和精确性，实现高准确率和强泛化能力。

Comments AAAI 2026 Oral | Project Page: https://shihao1895.github.io/SpatialActor

Explainable Neural Inverse Kinematics for Obstacle-Aware Robotic Manipulation: A Comparative Analysis of IKNet Variants

可解释的神经逆向运动学用于障碍物感知的机器人操作：对IKNet变体的比较分析

Sheng-Kai Chen, Yi-Ling Tsai, Chun-Chih Chang, Yan-Chen Chen, Po-Chiang Lin

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

AI总结 本研究提出了一种可解释性工作流程，通过Shapley值归因和物理障碍规避评估，改进IKNet变体以提升机器人操作的透明性和安全性。

Comments 27 pages, 16 figures