机器人 / 具身智能

LAD-VF: LLM-Automatic Differentiation Enables Fine-Tuning-Free Robot Planning from Formal Methods Feedback

LAD-VF：LLM自动微分实现基于形式化方法反馈的无微调机器人规划

Yunhao Yang, Junyuan Hong, Gabriel Jacob Perin, Zhiwen Fan, Li Yin, Zhangyang Wang, Ufuk Topcu

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of São Paulo（圣保罗大学） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； SylphAI 纠错

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

AI总结 提出LAD-VF框架，利用形式化验证反馈和LLM自动微分自动优化提示词，无需微调即可提升机器人规划任务中规范符合率，成功率从60%提升至90%以上。

Comments Presented at ICRA 2026

Lipschitz Optimization for Formal Verification of Homographies

单应性矩阵形式化验证的Lipschitz优化

Jean-Guillaume Durand, Panagiotis Kouvaros, Maxime Gariel, Alessio Lomuscio

机构 * Joby Aviation（Joby航空） ； Safe Intelligence 纠错

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

AI总结 提出一种利用Lipschitz优化和分段连续性对单应性矩阵进行形式化验证的方法，首次实现对投影几何变换的鲁棒性验证，在基准测试中取得最高89%加速和7%更紧的边界。

Comments 18 pages, 13 figures, 6 tables, to be published at CVPR 2026

Demo-JEPA: Joint-Embedding Predictive Architecture for One-shot Cross-Embodiment Imitation

Demo-JEPA: 一种用于单次跨体态模仿的联合嵌入预测架构

Jingyang He, Guangrun Li, Jieyu Zhang, Chengkai Hou, Zhengping Che, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（信息处理国家重点实验室，计算机学院，北京大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） 纠错

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

AI总结 本文提出Demo-JEPA，一种跨体态模仿框架，通过解耦示范意图与体态特定的执行，利用共享预测表示空间将源视觉示范转换为目标兼容的未来潜在轨迹，使目标代理通过规划实现这些子目标，从而在异构体态间实现灵活的模仿。

SceneCode: Executable World Programs for Editable Indoor Scenes with Articulated Objects

SceneCode: 可执行的世界程序用于可编辑的室内场景及具有关节物体

Puyi Wang, Yuhao Wang, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Kevin Qinghong Lin, Yangguang Li, Yu Cheng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Microsoft（微软） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SceneCode，一种通过可执行程序生成可编辑的室内场景，解决了现有方法中物体结构控制不足的问题，提升了场景生成的精确性和可交互性。

AtlasVA: Self-Evolving Visual Skill Memory for Teacher-Free VLM Agents

AtlasVA: 无教师视觉技能记忆用于无需教师的VLM代理

Pan Wang, Yihao Hu, Xiujin Liu, Jingchu Yang, Hang Wang, Zhihao Wen

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Westlake University（西湖大学） ； University of Michigan - Ann Arbor（密歇根大学-安娜堡分校） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出AtlasVA，一种无需教师的视觉技能记忆框架，通过空间热图、视觉示例和符号文本技能三层结构，统一感知、记忆和优化，实现在无需外部LLM监督下的强化学习性能提升。

Angle-I2P: Angle-Consistent-Aware Hierarchical Attention for Cross-Modality Outlier Rejection

Angle-I2P：基于角度一致性的层次注意力交叉模态异常剔除

Muyao Peng, Shun Zou, Pei An, You Yang, Qiong Liu

机构 * School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Angle-I2P方法，通过角度一致性的几何约束和层次注意力机制提升跨模态异常剔除性能，实验表明在多个数据集上均取得最佳效果。

Comments Accepted by ICRA 2026

DAG-STL: A Hierarchical Framework for Zero-Shot Trajectory Planning under Signal Temporal Logic Specifications

DAG-STL：一种用于在信号临时逻辑规范下进行零样本轨迹规划的分层框架

Ruijia Liu, Ancheng Hou, Xiao Yu, Xiang Yin

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（自动化与智能感知学院，上海交通大学，上海，中国） ； Institute of Artificial Intelligence, Xiamen University, Xiamen, China（人工智能研究院，厦门大学，厦门，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出DAG-STL框架，通过分解-分配-生成流程实现零样本轨迹规划，结合动态一致性度量和分层在线重规划机制，在复杂任务中表现出色。

CRAFT: Video Diffusion for Bimanual Robot Data Generation

CRAFT：基于视频扩散的双臂机器人数据生成

Jason Chen, I-Chun Arthur Liu, Gaurav Sukhatme, Daniel Seita

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 CRAFT通过视频扩散生成双臂机器人演示数据，利用边缘结构线索提升生成多样性与鲁棒性，提升多视角任务的泛化能力。

T-800: An 800 Hz Data Glove for Precise Hand Gesture Tracking

T-800：一种用于精确手部姿态追踪的800Hz数据手套

Haoyang Luo, Zihang Zhao, Leiyao Cui, Saiyao Zhang, Liu Yang, Zhi Han, Xiyuan Tang, Yixin Zhu

机构 * Peking University（北京大学） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Integrated Circuits, Peking University（北京大学集成电路学院） ； School of Psychological and Cognitive Sciences, Peking University（北京大学心理与认知科学学院） ； Beijing Key Laboratory of Behavior and Mental Health, Peking University（北京大学行为与心理健康北京市重点实验室） ； LeapZenith AI Research（跃升人工智能研究院） ； State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 T-800通过800Hz高带宽数据手套实现同步全手运动追踪，解决高频率动态捕捉难题，恢复细粒度操作细节，为机器人控制提供丰富行为数据。

VTAM: Video-Tactile-Action Models for Complex Physical Interaction Beyond VLAs

VTAM：用于复杂物理交互的视频-触觉-动作模型超越VLAs

Haoran Yuan, Weigang Yi, Zhenyu Zhang, Wendi Chen, Yuchen Mo, Jiashi Yin, Xinzhuo Li, Xiangyu Zeng, Chuan Wen, Cewu Lu, Katherine Driggs-Campbell, Ismini Lourentzou

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 VTAM通过整合触觉感知提升复杂物理交互的稳定性，其多模态框架在接触密集任务中表现优异，成功率达到90%。

Comments https://plan-lab.github.io/projects/vtam/

Beyond Cybathlon: On-demand Quadrupedal Assistance for People with Limited Mobility

超越Cybathlon：为行动受限者提供按需四足辅助系统

Carmen Scheidemann, Andrei Cramariuc, Changan Chen, Jia-Ruei Chiu, Marco Hutter

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Robotic Systems Lab（机器人系统实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种按需四足辅助机器人系统，结合半自主任务执行与人机协作，通过语义导航和碰撞感知实现环境移动与拾取放置任务，验证了其在日常生活中帮助行动受限者提高独立性的潜力。

H2R: A Human-to-Robot Data Augmentation for Robot Pre-training from Videos

H2R: 一种从视频中为机器人预训练的人到机器人的数据增强

Guangrun Li, Yaoxu Lyu, Zhuoyang Liu, Chengkai Hou, Jieyu Zhang, Shanghang Zhang

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

AI总结 H2R通过将人类视角视频转换为机器人视角数据，弥合人机视觉差距，提升机器人预训练效果，实验显示在模拟和现实场景中均显著提升性能。

OmniStream: Mastering Perception, Reconstruction and Action in Continuous Streams

OmniStream：在连续流中掌握感知、重建与行动

Yibin Yan, Jilan Xu, Shangzhe Di, Haoning Wu, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, SJTU（上海交通大学人工智能学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； VGG, Oxford（牛津大学视觉几何组） 纠错

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

AI总结 OmniStream通过统一的流视觉骨干网络，实现对视频流中感知、重建和行动的高效处理，展示了在多种任务上的通用性与竞争力。

Comments Technical Report. Project Page: https://go2heart.github.io/omnistream/

PPGuide: Steering Diffusion Policies with Performance Predictive Guidance

PPGuide: 通过性能预测引导操控扩散策略

Zixing Wang, Devesh K. Jha, Ahmed H. Qureshi, Diego Romeres

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

AI总结 PPGuide通过性能预测引导技术，在推理时引导预训练的扩散策略避免失败模式，提升机器人操作的鲁棒性。

Comments Accepted by ICRA'26

Learning Adaptive Force Control for Contact-Rich Sample Scraping with Heterogeneous Materials

学习适应性力控制以处理富含接触的样本刮擦与异质材料

Cenk Cetin, Shreyas Pouli, Gabriella Pizzuto

机构 * School of Computer Science & Informatics, University of Liverpool, UK（利物浦大学计算机科学与信息学学院） ； Department of Chemistry, University of Liverpool, UK（利物浦大学化学系） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种自适应力控制框架，通过仿真和真实环境测试，实现了在异质材料样本刮擦任务中动态调整交互力，提升自动化操作的灵活性和效率。

Comments 8 pages, 6 figures, 4 tables; Submitted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

Normalizing Flows are Capable Models for Bi-manual Visuomotor Policy

归一化流是双臂视觉-运动政策的可行模型

Jialong Li, Simon Kristoffersson Lind, Wenrui Xie, Maj Stenmark, Volker Krüger

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

AI总结 本文提出基于归一化流的双臂视觉-运动政策，通过条件密度学习和优化策略提升任务性能与效率。

Autonomous Grasping On Quadruped Robot With Task Level Interaction

四足机器人上的自主抓取与任务级交互

Muhtadin, Mochammad Hilmi Rusydiansyah, Mauridhi Hery Purnomo, I Ketut Eddy Purnama, Chastine Fatichah

机构 * Department of Electrical Engineering, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia（电气工程系，十月份十号技术大学，Surabaya，印度尼西亚） ； Department of Computer Engineering, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia（计算机工程系，十月份十号技术大学，Surabaya，印度尼西亚） ； Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia（信息系，十月份十号技术大学，Surabaya，印度尼西亚） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种基于任务级交互的四足机器人自主抓取系统，通过硬件集成、分层控制和网络界面实现导航、物体检测和抓取任务，实验表明其在真实环境中的抓取成功率高达75%。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Journal ref 2025 International Conference on Computer Engineering, Network and Intelligent Multimedia (CENIM)

Shape Completion with Prediction of Uncertain Regions

形状补全与不确定区域预测

Matthias Humt, Dominik Winkelbauer, Ulrich Hillenbrand

机构 * DLR Institute of Robotics and Mechatronics（德国航空航天中心机器人与机电研究所） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出两种新颖方法用于预测不确定区域，以提升形状补全和抓取质量，通过后处理和直接预测不确定性指标，优于现有基线方法。

Comments 7 pages, 5 figures, Published in IROS 2023. Project page: https://hummat.github.io/2023-iros-uncertain/

Journal ref in Proc. 2023 IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), Detroit, MI, USA, Oct. 2023, pp. 1215-1221

A Cooperative Contactless Object Transport with Acoustic Robots

基于声学机器人的协同非接触式物体运输

Narsimlu Kemsaram, Akin Delibasi, James Hardwick, Bonot Gautam, Diego Martinez Plasencia, Sriram Subramanian

机构 * University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于声学机器人的非接触式空中物体运输系统，通过相位超声波换能器和机器人控制系统实现物体的精确操控，并验证了其在独立和协同运输中的可行性。

Comments This paper has been accepted for publication in the Proceedings of the 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025) as oral presentation, 8 pages with 8 figures

Journal ref In Proc. 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, China, Oct. 2025, pp. 18043-18050

Envision: Embodied Visual Planning via Goal-Imagery Video Diffusion

Envision：通过目标图像视频扩散进行具身视觉规划

Yuming Gu, Yizhi Wang, Yining Hong, Yipeng Gao, Hao Jiang, Angtian Wang, Bo Liu, Nathaniel S. Dennler, Zhengfei Kuang, Hao Li, Gordon Wetzstein, Chongyang Ma

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； MBZUAI 纠错

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

AI总结 Envision 通过目标图像视频扩散模型实现具身视觉规划，提升目标对齐和空间一致性，支持下游机器人任务。

Comments Page: https://envision-paper.github.io

Task adaptation of Vision-Language-Action model: 1st Place Solution for the 2025 BEHAVIOR Challenge

视觉-语言-动作模型的任务适应：2025 BEHAVIOR挑战第一名解决方案

Ilia Larchenko, Gleb Zarin, Akash Karnatak

机构 * Independent Researchers（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种视觉-动作策略，通过相关噪声和混合层注意力等创新，实现了在2025 BEHAVIOR挑战中对50种家庭任务的高效处理。

Comments 2025 NeurIPS Behavior Challenge 1st place solution

Scene-agnostic Hierarchical Bimanual Task Planning via Visual Affordance Reasoning

场景无关的双臂任务规划 via 视觉可及性推理

Kwang Bin Lee, Jiho Kang, Sung-Hee Lee

机构 * Graduate School of Culture Technology, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（文化科技研究生院，韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种场景无关的双臂任务规划框架，通过视觉可及性推理实现双臂操作的高效规划与执行。

Comments 8 pages, 4 figures

GEX: Democratizing Dexterity with Fully-Actuated Dexterous Hand and Exoskeleton Glove

GEX：通过全驱动灵巧手与外骨骼手套实现民主化灵巧操作

Yunlong Dong, Xing Liu, Jun Wan, Zelin Deng

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 GEX通过全驱动灵巧手与外骨骼手套结合，实现低成本高保真灵巧操作，推动具身AI和机器人技能迁移学习。

LatBot: Distilling Universal Latent Actions for Vision-Language-Action Models

LatBot: 从大规模物体操作视频中提炼通用潜在动作用于视觉-语言-动作模型

Zuolei Li, Xingyu Gao, Xiaofan Wang, Jianlong Fu

机构 * Institute of Microelectronics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院微电子研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 LatBot通过整合动作预测和潜在动作分解，提升视觉-语言-动作模型在现实世界和模拟环境中的泛化与迁移能力。

Comments Project Page: https://mm-robot.github.io/distill_latent_action/

Whole-Body Proprioceptive Morphing: A Modular Soft Gripper for Robust Cross-Scale Grasping

Dong Heon Han, Xiaohao Xu, Yuxi Chen, Yusheng Zhou, Xinqi Zhang, Jiaqi Wang, Daniel Bruder, Xiaonan Huang

机构 * Mechanical Engineering Department at the University of Michigan-Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校机械工程系） ； Robotics Department at the University of Michigan-Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校机器人学系） 纠错

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

OmniDexGrasp: Generalizable Dexterous Grasping via Foundation Model and Force Feedback

Yi-Lin Wei, Zhexi Luo, Yuhao Lin, Mu Lin, Zhizhao Liang, Shuoyu Chen, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, China（计算机科学与工程学院，中山大学） 纠错

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

Comments Project page: https://isee-laboratory.github.io/OmniDexGrasp/

T(R,O) Grasp: Efficient Graph Diffusion of Robot-Object Spatial Transformation for Cross-Embodiment Dexterous Grasping

Xin Fei, Zhixuan Xu, Huaicong Fang, Tianrui Zhang, Lin Shao

机构 * Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） ； RoboScience ； College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） 纠错

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

Comments 12 pages, 14 figures

BiDexHand: Design and Evaluation of an Open-Source 16-DoF Biomimetic Dexterous Hand

Zhengyang Kris Weng

机构 * Center for Robotics and Biosystems, Northwestern University（机器人与生物系统中心，西北大学） 纠错

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

Comments ICRA 2025 Dexterity Workshop, Spotlight Presentation

Suction Leap-Hand: Suction Cups on a Multi-fingered Hand Enable Embodied Dexterity and In-Hand Teleoperation

Sun Zhaole, Xiaofeng Mao, Jihong Zhu, Yuanlong Zhang, Robert B. Fisher

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学） ； School of Physics, Engineering and Technology, University of York（物理、工程与技术学院，约克大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

Comments An IEEE conference paper currently under review

A Bimanual Gesture Interface for ROS-Based Mobile Manipulators Using TinyML and Sensor Fusion

Najeeb Ahmed Bhuiyan, M. Nasimul Huq, Sakib H. Chowdhury, Rahul Mangharam

机构 * †‡Department of Mechatronics Engineering, Rajshahi University of Engineering \& Technology, Kazla, Rajshahi-6204, Bangladesh §Department of Electrical \& Systems Engineering, School of Engineering \& Applied Science, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, United States Email: , †, ‡, § 纠错

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

Comments 12 pages, 11 figures