机器人 / 具身智能

HiWET: Hierarchical World-Frame End-Effector Tracking for Long-Horizon Humanoid Loco-Manipulation

HiWET：分层世界框架末端跟踪用于长周期人形机器人运动与操作

Zhanxiang Cao, Liyun Yan, Yang Zhang, Sirui Chen, Jianming Ma, Tianyue Zhan, Shengcheng Fu, Yufei Jia, Cewu Lu, Yue Gao

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

AI总结 HiWET通过分层强化学习框架实现世界框架下的精确末端跟踪，结合运动学流形先验提升人形机器人长周期运动与操作的稳定性与精度。

A Dialogue-Based Human-Robot Interaction Protocol for Wheelchair and Robotic Arm Integrated Control

基于对话的人机交互协议：轮椅与机械臂集成控制

Guangping Liu, Nicholas Hawkins, Billy Madden, Tipu Sultan, Madi Babaiasl

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

AI总结 本文提出一种基于对话的人机交互协议，通过轮椅和机械臂的集成控制提升脊髓损伤和上肢障碍患者的生活质量。

Many-for-Many: Unify the Training of Multiple Video and Image Generation and Manipulation Tasks

许多对许多：统一多个视频和图像生成与操控任务的训练

Ruibin Li, Tao Yang, Yangming Shi, Weiguo Feng, Shilei Wen, Bingyue Peng, Lei Zhang

机构 * ByteDance（字节跳动） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 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many-for-many框架，通过统一训练多个视频和图像生成与操控任务，提升视频生成性能并引入深度图条件。

Efficient Force and Stiffness Prediction in Robotic Produce Handling with a Piezoresistive Pressure Sensor

在使用压阻式压力传感器的机器人农产品处理中实现高效力和刚度预测

Preston Fairchild, Claudia Chen, Xiaobo Tan

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

AI总结 本研究提出了一种低成本压阻式压力传感器，用于机器人处理农产品，实现高效力和刚度预测，提升自动化农业应用中的抓取精度和质量控制能力。

Comments For supplementary videos, see https://drive.google.com/drive/folders/1jol-_z6gaUfjpL1Qi7EG420usTbVSodv?usp=sharing

Manipulation via Force Distribution at Contact

通过接触力分布进行操控

Haegu Lee, Yitaek Kim, Casper Hewson Rask, Christoffer Sloth

机构 * Maersk Mc-Kinney Moller Institute（马士基麦金尼·莫勒研究所） ； University of Southern Denmark（丹麦南部大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出力分布线接触模型，通过双层优化框架实现高效稳健的接触丰富操控，验证了其在非均匀力分布下生成轨迹的优势。

CIEC: Coupling Implicit and Explicit Cues for Multimodal Weakly Supervised Manipulation Localization

CIEC: 通过隐式和显式线索耦合实现多模态弱监督操作定位

Xinquan Yu, Wei Lu, Xiangyang Luo, Rui Yang

机构 * School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； MoE Key Laboratory of Information Technology（信息技术关键实验室） ； Key Laboratory of Information Security Technology（信息安全技术重点实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing（数学工程与先进计算国家重点实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 CIEC通过耦合隐式和显式线索，实现多模态弱监督操作定位，利用粗粒度标注提升图像-文本对的定位效果。

CoFreeVLA: Collision-Free Dual-Arm Manipulation via Vision-Language-Action Model and Risk Estimation

CoFreeVLA：通过视觉-语言-动作模型和风险估计实现碰撞-free双臂操作

Xuanran Zhai, Binkai Ou, Qiaojun Yu, Ce Hao, Yaohua Liu

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

AI总结 CoFreeVLA通过视觉-语言-动作模型和风险估计实现双臂操作的安全性提升，有效减少自我碰撞并提高任务成功率。

System Identification for Virtual Sensor-Based Model Predictive Control: Application to a 2-DoF Direct-Drive Robotic Arm

基于虚拟传感器的模型预测控制系统识别：应用于二自由度直接驱动机械臂

Kosei Tsuji, Ichiro Maruta, Kenji Fujimoto, Tomoyuki Maeda, Yoshihisa Tamase, Tsukasa Shinohara

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics, Graduate School of Engineering, Kyoto University（航空学系，工学研究科，京都大学） ； Kobe Steel, Ltd.（神户钢铁株式会社） 纠错

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

AI总结 本文提出PVSID框架，利用高成本传感器在建模阶段创建虚拟传感器，实现二自由度直接驱动机械臂的非线性模型预测控制，无需运动捕捉系统即可实现精确末端轨迹跟踪。

Comments 6 pages, 5 figures. Published in the proceedings of the 2025 IEEE 64th Conference on Decision and Control (CDC 2025)

Journal ref Proceedings of the 2025 IEEE 64th Conference on Decision and Control (CDC), 2025, pp. 4221-4226

A Systematic Study of Data Modalities and Strategies for Co-training Large Behavior Models for Robot Manipulation

对大型行为模型在机器人操作中协同训练数据模态和策略的系统研究

Fanqi Lin, Kushal Arora, Jean Mercat, Haruki Nishimura, Paarth Shah, Chen Xu, Mengchao Zhang, Mark Zolotas, Maya Angeles, Owen Pfannenstiehl, Andrew Beaulieu, Jose Barreiros

机构 * Toyota Research Institute, Cambridge MA（丰田研究院） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了机器人操作中协同训练不同数据模态和策略对行为模型性能的影响，发现视觉语言和跨身体数据显著提升泛化能力，而离散动作令牌无明显优势。

Transferring Kinesthetic Demonstrations across Diverse Objects for Manipulation Planning

在多样物体上转移动作示范用于操作规划

Dibyendu Das, Aditya Patankar, Nilanjan Chakraborty, C. R. Ramakrishnan, I. V. Ramakrishnan

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

AI总结 通过在不同几何物体上转移动作示范，提出一种生成操作规划运动计划的方法，结合关键位置和参考框架，实现碰撞自由和任务成功的运动生成。

Comments Published in: 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) ---- External Link: https://doi.org/10.1109/IROS60139.2025.11246024

RoboArmGS: High-Quality Robotic Arm Splatting via Bézier Curve Refinement

RoboArmGS: 通过贝塞尔曲线精修实现高质量的机器人手臂泼溅

Hao Wang, Xiaobao Wei, Ying Li, Qingpo Wuwu, Dongli Wu, Jiajun Cao, Ming Lu, Wenzhao Zheng, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 RoboArmGS通过可学习的贝塞尔曲线精修URDF编排运动，实现高质量机器人手臂运动建模和渲染。

FlyAware: Inertia-Aware Aerial Manipulation via Vision-Based Estimation and Post-Grasp Adaptation

FlyAware: 基于视觉估计与抓取后适应的惯性感知空中 manipulation

Biyu Ye, Na Fan, Zhengping Fan, Weiliang Deng, Hongming Chen, Qifeng Chen, Ximin Lyu

机构 * School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学智能系统工程学院） ； Visual Intelligence Lab, Cheng Kar-Shun Robotics Institute, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学成卡顺机器人研究所视觉智能实验室） ； Differential Robotics Technology Company, Ltd.（差分机器人技术有限公司） 纠错

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

AI总结 FlyAware 通过基于视觉的预抓取惯性估计与抓取后适应机制，实现空中 manipulators 的稳健操控，验证了其在复杂惯性参数下的有效性。

Comments 8 pages, 10 figures

Abstracting Robot Manipulation Skills via Mixture-of-Experts Diffusion Policies

通过混合专家扩散策略抽象机器人操作技能

Ce Hao, Xuanran Zhai, Yaohua Liu, Harold Soh

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； Smart Systems Institute, NUS（NUS智能系统研究所） ； Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于扩散的混合专家策略，通过学习紧凑的技能基础和粘性路由机制，实现高效多任务机器人操作。

PILOT: A Perceptive Integrated Low-level Controller for Loco-manipulation over Unstructured Scenes

PILOT：一种用于非结构化场景中人形机器人类人协作的感知式低层控制器

Xinru Cui, Linxi Feng, Yixuan Zhou, Haoqi Han, Zhe Liu, Hesheng Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing（自动化与智能感知学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Global College（全球学院） ； school of Computer Science（计算机科学学院） ； Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location Based Services（导航与位置基于服务上海市重点实验室） 纠错

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

AI总结 PILOT通过统一的强化学习框架，实现了感知式人形机器人移动与操作的稳定控制，提升了在复杂非结构化环境中的任务执行能力。

Comments 8 pages, 4 figures

Quantifying Ergonomics in the Elevate Soft Robotic Suit

量化评估提升软机器人外骨骼的人体工学

Peter Bryan, Rejin John Varghese, Dario Farina

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

AI总结 本研究通过动作捕捉和力传感器评估Elevate软机器人外骨骼的肩部提升人体工学性能，验证其舒适性和压力分布，为未来患者研究奠定基础。

Comments 5 pages, 3 figures. Submitted to IEEE-EMBC 2026

GAMMA: Generalizable Alignment via Multi-task and Manipulation-Augmented Training for AI-Generated Image Detection

GAMMA: 通过多任务和操控增强训练实现通用对齐的AI生成图像检测

Haozhen Yan, Yan Hong, Suning Lang, Jiahui Zhan, Yikun Ji, Yujie Gao, Huijia Zhu, Jun Lan, Jianfu Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 GAMMA通过多任务和操控增强训练，提升AI生成图像检测的泛化能力与鲁棒性。

HumanoidVLM: Vision-Language-Guided Impedance Control for Contact-Rich Humanoid Manipulation

HumanoidVLM: 用于接触密集型人形机器人工操作的视觉-语言引导阻抗控制

Yara Mahmoud, Yasheerah Yaqoot, Miguel Altamirano Cabrera, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克尔科沃科学与技术研究所） 纠错

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

AI总结 HumanoidVLM通过视觉-语言模型和检索增强生成模块，实现人形机器人在接触密集场景中的自适应阻抗控制与抓取配置选择。

Comments This paper has been accepted for publication at LBR of HRI 2026 conference

TacUMI: A Multi-Modal Universal Manipulation Interface for Contact-Rich Tasks

TacUMI: 一种多模态通用操控接口用于接触密集型任务

Tailai Cheng, Kejia Chen, Lingyun Chen, Liding Zhang, Yue Zhang, Yao Ling, Mahdi Hamad, Zhenshan Bing, Fan Wu, Karan Sharma, Alois Knoll

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（技术大学慕尼黑计算、信息与技术学院） ； Agile Robots SE（敏捷机器人公司） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology and the School of Science and Technology, Nanjing University (Suzhou Campus)（南京大学软件新技术国家重点实验室及科学与技术学院（苏州校区）） ； Shanghai University（上海大学） 纠错

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

AI总结 TacUMI通过整合多种传感器，提供了一种多模态数据采集系统，用于提高接触密集型任务中多模态演示的分割和收集效率。

Uncovering and Understanding FPR Manipulation Attack in Industrial IoT Networks

揭示和理解工业物联网网络中的FPR操纵攻击

Mohammad Shamim Ahsan, Peng Liu

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

AI总结 本文揭示了工业物联网网络中的一种新型FPR操纵攻击，通过利用MQTT协议知识对良性流量进行扰动，导致NIDS误判，并通过实验验证了其高成功率及对安全运营的影响。

Exploring Talking Head Models With Adjacent Frame Prior for Speech-Preserving Facial Expression Manipulation

探索带有相邻帧先验的谈话头模型用于语音保留的面部表情操纵

Zhenxuan Lu, Zhihua Xu, Zhijing Yang, Feng Gao, Yongyi Lu, Keze Wang, Tianshui Chen

机构 * Guangdong University of Technology（广东工业大学） ； Peking University（北京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 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THFEM框架，结合AD-THG模型与SPFEM，通过相邻帧学习策略提升语音保留的面部表情操纵效果。

Comments Accepted by ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications

ManipShield: A Unified Framework for Image Manipulation Detection, Localization and Explanation

ManipShield: 一种用于图像篡改检测、定位和解释的统一框架

Zitong Xu, Huiyu Duan, Xiaoyu Wang, Zhaolin Cai, Kaiwei Zhang, Qiang Hu, Jing Liu, Xiongkuo Min, Guangtao Zhai

机构 * Institute of Image Communication and Network Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学图像通信与网络工程研究所） ； University of Electronic and Science Technology of China（电子科技大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 ManipShield基于多模态大语言模型，通过对比学习LoRA微调和任务特定解码器，实现图像篡改的统一检测、定位和解释。

Causal Inference under Threshold Manipulation: Bayesian Mixture Modeling and Heterogeneous Treatment Effects

阈值操纵下的因果推断：贝叶斯混合建模与异质性处理效应

Kohsuke Kubota, Shonosuke Sugasawa

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

AI总结 本文提出了一种贝叶斯混合建模方法，用于在阈值操纵下估计因果效应，并扩展至分层贝叶斯框架以估计异质性处理效应。

Comments Paper accepted to AAAI 2026

In-the-Wild Compliant Manipulation with UMI-FT

现实环境中具有合规性的操控与UMI-FT

Hojung Choi, Yifan Hou, Chuer Pan, Seongheon Hong, Austin Patel, Xiaomeng Xu, Mark R. Cutkosky, Shuran Song

机构 * Department of Electrical Engineering, Stanford University（电气工程系，斯坦福大学） ； Department of Mechanical Engineering, Stanford University（机械工程系，斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 UMI-FT通过紧凑的六轴力/扭矩传感器和多模态数据训练自适应合规策略，在现实环境中实现可靠力控制和抓取性能。

Comments submitted to ICRA 2026

CoinFT: A Coin-Sized, Capacitive 6-Axis Force Torque Sensor for Robotic Applications

CoinFT: 一种用于机器人应用的硬币大小、电容式六轴力矩传感器

Hojung Choi, Jun En Low, Tae Myung Huh, Seongheon Hong, Gabriela A. Uribe, Kenneth A. W. Hoffmann, Julia Di, Tony G. Chen, Andrew A. Stanley, Mark R. Cutkosky

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Reality Labs Research（现实实验室研究） 纠错

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

AI总结 CoinFT是一种用于机器人应用的紧凑型电容式六轴力矩传感器，通过电容检测技术实现高精度力和扭矩测量，适用于无人机、机器人末端执行器等多种设备。

Design Methodology of Hydraulically-driven Soft Robotic Gripper for a Large and Heavy Object

为大重量物体设计的液压驱动软机器人夹具方法学

Ko Yamamoto, Kyosuke Ishibashi, Hiroki Ishikawa, Osamu Azami

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

AI总结 本文提出了一种液压驱动的软机器人夹具设计方法，通过数学模型和材料选择实现大重量物体的抓取与控制。

Stable In-hand Manipulation for a Lightweight Four-motor Prosthetic Hand

轻量四电机假手的稳定手部操作

Yuki Kuroda, Tomoya Takahashi, Cristian C. Beltran-Hernandez, Kazutoshi Tanaka, Masashi Hamaya

机构 * OMRON SINIC X Corporation（OMRON SINIC X公司） 纠错

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

AI总结 本研究通过电机电流反馈改进轻量四电机假手，实现更稳定的物体抓握和日常任务执行。

KALE: Enhancing Knowledge Manipulation in Large Language Models via Knowledge-aware Learning

KALE：通过知识感知学习增强大语言模型的知识操作

Qitan Lv, Tianyu Liu, Qiaosheng Zhang, Xingcheng Xu, Chaochao Lu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 KALE通过知识感知学习框架提升大语言模型的知识操作能力，利用知识图谱生成高质量推理过程并优化模型性能。

Generative Models From and For Sampling-Based MPC: A Bootstrapped Approach For Adaptive Contact-Rich Manipulation

基于采样基于MPC的生成模型：一种用于自适应接触密集操作的自举方法

Lara Brudermüller, Brandon Hung, Xinghao Zhu, Jiuguang Wang, Nick Hawes, Preston Culbertson, Simon Le Cleac'h

机构 * Oxford Robotics Institute, University of Oxford, UK（牛津大学机器人研究所） ； Robotics and AI Institute (RAI), Boston, USA（机器人与人工智能研究所） ； Cornell University, Ithaca, NY, USA（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于自举的生成模型框架，用于提升采样基于MPC在接触密集操作中的效率和鲁棒性。

Comments 9 pages, 4 figures

Shallow- and Deep-fake Image Manipulation Localization Using Vision Mamba and Guided Graph Neural Network

使用视觉Mamba和引导图神经网络进行浅层和深层伪造图像篡改定位

Junbin Zhang, Hamid Reza Tohidypour, Yixiao Wang, Panos Nasiopoulos

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

AI总结 本文提出利用视觉Mamba和引导图神经网络，实现对浅层和深层伪造图像中篡改区域的高效定位与区分。

Comments Under review for journal publication

From Autoencoders to CycleGAN: Robust Unpaired Face Manipulation via Adversarial Learning

从自编码器到CycleGAN：通过对抗学习实现鲁棒的无配对人脸操控

Collin Guo, Yi Qian

机构 * College of Information University of Maryland - College Park（信息学院 乌尔里希大学-科尔切斯特分校） ； Department of Computer Science The University of Tulsa（计算机科学系 陶斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于对抗学习的改进CycleGAN框架，通过频谱归一化和引导损失提升无配对人脸操控的现实感和身份保持能力，优于自编码器并接近pix2pix效果。

Comments 8 pages, 7 figures