机器人 / 具身智能

E$^2$DT: Efficient and Effective Decision Transformer with Experience-Aware Sampling for Robotic Manipulation

E$^2$DT：高效且有效的决策Transformer与经验感知采样用于机器人操作

Kaiyan Zhao, Borong Zhang, Yiming Wang, Xingyu Liu, Xuetao Li, Yuyang Chen, Xiaoguang Niu

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； State Key Lab of Internet of Things for Smart City and Department of Computer Information Science, University of Macau（澳门大学物联网智能城市重点实验室和计算机信息科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出E$^2$DT，一种基于决策Transformer的k-确定性点过程采样框架，通过主动塑造经验选择提升机器人操作任务的效率和效果。

Comments ICRA2026 accepted

VLBiMan: Vision-Language Anchored One-Shot Demonstration Enables Generalizable Bimanual Robotic Manipulation

VLBiMan: 视觉-语言锚定的一次示例演示使通用化双臂机器人操作成为可能

Huayi Zhou, Kui Jia

机构 * 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(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 VLBiMan通过任务感知分解从单个示例中提取可重用技能，实现双臂机器人操作的通用化，减少演示需求并增强跨平台适应性。

Comments accepted by ICLR 2026. The project link is https://hnuzhy.github.io/projects/VLBiMan/

GazeVLA: Learning Human Intention for Robotic Manipulation

GazeVLA：学习人类意图以促进机器人操作

Chengyang Li, Kaiyi Xiong, Yuan Xu, Lei Qian, Yizhou Wang, Wentao Zhu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东部科技研究院） ； Peking University（北京大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GazeVLA框架，通过学习人类意图弥合人机之间的固有差距，提升机器人操作性能。

Comments Project page: https://gazevla.github.io

OFlow: Injecting Object-Aware Temporal Flow Matching for Robust Robotic Manipulation

OFlow：注入对象感知的时间流匹配以实现稳健的机器人操作

Kuanning Wang, Ke Fan, Chenhao Qiu, Zeyu Shangguan, Yuqian Fu, Yanwei Fu, Daniel Seita, Xiangyang Xue

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Southern California（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

AI总结 OFlow通过统一时间预测和对象感知推理，提升机器人操作的鲁棒性，实验表明对象感知预测增强了任务成功率。

VADF: Vision-Adaptive Diffusion Policy Framework for Efficient Robotic Manipulation

VADF：面向高效机器人操作的视觉自适应扩散策略框架

Xinglei Yu, Zhenyang Liu, Shufeng Nan, Simo Wu, Yanwei Fu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出VADF框架，通过视觉驱动的双适应方法减少训练收敛步骤并提升推理早期成功率，采用通用设计可无缝集成至任何扩散策略架构。

RoboCOIN: An Open-Sourced Bimanual Robotic Data Collection for Integrated Manipulation

RoboCOIN：一个开源的双臂机器人数据集用于集成操作

Shihan Wu, Xuecheng Liu, Shaoxuan Xie, Pengwei Wang, Xinghang Li, Bowen Yang, Zhe Li, Kai Zhu, Hongyu Wu, Yiheng Liu, Zhaoye Long, Runtian Xu, Yue Wang, Chong Liu, Dihan Wang, Ziqiang Ni, Xiang Yang, You Liu, Ruoxuan Feng, Lei Zhang, Denghang Huang, Chenghao Jin, Anlan Yin, Xinlong Wang, Zhenguo Sun, Junkai Zhao, Mengfei Du, Mingyu Cao, Xiansheng Chen, Hongyang Cheng, Xiaojie Zhang, Yankai Fu, Ning Chen, Cheng Chi, Sixiang Chen, Huaihai Lyu, Xiaoshuai Hao, Yequan Wang, Bo Lei, Dong Liu, Xi Yang, Yance Jiao, Tengfei Pan, Yunyan Zhang, Songjing Wang, Ziqian Zhang, Xu Liu, Ji Zhang, Caowei Meng, Zhizheng Zhang, Jiyang Gao, Song Wang, Xiaokun Leng, Zhiqiang Xie, Zhenzhen Zhou, Peng Huang, Wu Yang, Yandong Guo, Yichao Zhu, Suibing Zheng, Hao Cheng, Xinmin Ding, Yang Yue, Huanqian Wang, Chi Chen, Jingrui Pang, YuXi Qian, Haoran Geng, Lianli Gao, Haiyuan Li, Bin Fang, Gao Huang, Yaodong Yang, Hao Dong, He Wang, Hang Zhao, Yadong Mu, Di Hu, Hao Zhao, Tiejun Huang, Shanghang Zhang, Yonghua Lin, Zhongyuan Wang, Guocai Yao

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

AI总结 本文提出RoboCOIN数据集，包含18万多个演示，涵盖15种机器人平台，通过分层能力金字塔提供精细标注，提升双臂操作模型性能。

Comments Add experiments

Learning Smooth and Robust Space Robotic Manipulation of Dynamic Target via Inter-frame Correlation

通过帧间相关性学习动态目标的平滑和鲁棒空间机械臂操作

Siyi Lang, Hongyi Gao, Yingxin Zhang, Zihao Liu, Hanlin Dong, Zhaoke Ning, Zhiqiang Ma, Panfeng Huang

机构 * Research Center for Intelligent Robotics, School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学航天学院智能机器人研究中心） ； School of Automation, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学自动化学院） ； School of Aeronautics and Astronautics, Sichuan University（四川大学空天科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种数据驱动的空间机械臂操作方法，通过利用历史帧与当前帧的时序相关性，实现对未知和非结构化空间环境中动态目标的精确操控。

Comments none

Bi-HIL: Bilateral Control-Based Multimodal Hierarchical Imitation Learning via Subtask-Level Progress Rate and Keyframe Memory for Long-Horizon Contact-Rich Robotic Manipulation

双侧控制基于多模态分层模仿学习的长时程接触丰富机械臂操作

Thanpimon Buamanee, Masato Kobayashi, Yuki Uranishi

机构 * The University of Osaka（大阪大学） ； Kobe University（神户大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Bi-HIL框架，通过子任务级进度率和关键帧记忆实现长时程接触丰富机械臂操作的稳定分层协调，验证了显式建模子任务进展与力感知控制的重要性。

Cortical Policy: A Dual-Stream View Transformer for Robotic Manipulation

皮层策略：一种双流视图变换器用于机器人操作

Xuening Zhang, Qi Lv, Xiang Deng, Miao Zhang, Xingbo Liu, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shandong Jianzhu University（山东建筑大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Cortical Policy，通过双流视图变换器提升机器人操作中的空间和动态推理能力，实验证明其在复杂任务中的优越性。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026. 10 pages, 4 figures. Appendix included

AdaptPNP: Integrating Prehensile and Non-Prehensile Skills for Adaptive Robotic Manipulation

AdaptPNP: 集成抓取与非抓取技能以实现适应性机器人操控

Jinxuan Zhu, Chenrui Tie, Xinyi Cao, Yuran Wang, Jingxiang Guo, Zixuan Chen, Haonan Chen, Junting Chen, Yangyu Xiao, Ruihai Wu, Lin Shao

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； RoboScience（机器人科学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaptPNP框架，通过视觉-语言模型整合抓取与非抓取技能，实现复杂机器人操控任务的规划与执行。

Journal ref ICRA 2026

Confusion-Aware In-Context-Learning for Vision-Language Models in Robotic Manipulation

面向机器人操作的上下文学习：考虑混淆的视觉语言模型

Yayun He, Zuheng Kang, Botao Zhao, Zhouyin Wu, Junqing Peng, Jianzong Wang

机构 * Ping An Technology (Shenzhen) Co., Ltd.（平安科技（深圳）有限公司） ； Shenzhen Bao'an Middle School（深圳宝安中学） 纠错

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

AI总结 本文提出CAICL方法，通过混淆定位与分析提升视觉语言模型在机器人操作中处理混淆场景的能力，实验显示其在VIMA-Bench上成功率达85.5%。

Comments Accepted by the 29th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD 2026)

Building Explicit World Model for Zero-Shot Open-World Object Manipulation

构建显式世界模型以实现零样本开放世界物体操控

Xiaotong Li, Gang Chen, Javier Alonso-Mora

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

AI总结 本文提出基于显式世界模型的框架，通过构建物理基础的数字孪生实现零样本泛化，无需任务特定示范即可完成开放集操控任务。

Language-Grounded Decoupled Action Representation for Robotic Manipulation

基于语言的解耦动作表示用于机器人操作

Wuding Weng, Tongshu Wu, Liucheng Chen, Siyu Xie, Zheng Wang, Xing Xu, Jingkuan Song, Heng Tao Shen

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University, China（同济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)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出LaDA框架，通过自然语言连接感知与控制，引入可解释的动作原始语义，提升动作生成的鲁棒性和泛化能力。

Comments Accepted by CVPR2026

AnchorVLA4D: an Anchor-Based Spatial-Temporal Vision-Language-Action Model for Robotic Manipulation

AnchorVLA4D: 一种基于锚点的时空视觉-语言-动作模型用于机器人操作

Juan Zhu, Zhanying Shao, Xiaoqi Li, Ethan Morgan, Jiadong Xu, Hongwei Fan, Hao Dong

机构 * PrimeBot ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文提出AnchorVLA4D，通过引入锚点图像和轻量级空间编码器，提升机器人操作中的时空推理能力，实现在Simpler WidowX基准测试中提升13.6%，并在真实任务中达到80%的成功率。

Hyperbolic Multiview Pretraining for Robotic Manipulation

双曲多视角预训练用于机器人操作

Jin Yang, Ping Wei, Yixin Chen, Nanning Zheng

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

AI总结 本文提出HyperMVP，一种基于双曲空间的多视角自监督预训练框架，通过GeoLink编码器学习结构化嵌入，提升机器人操作任务的性能。

Comments This paper was submitted to CVPR 2026 and was recommended for Findings, but the authors have withdrawn it and are currently adding more content to submit it elsewhere

FG-CLTP: Fine-Grained Contrastive Language Tactile Pretraining for Robotic Manipulation

FG-CLTP: 用于机器人操作的细粒度对比语言触觉预训练

Wenxuan Ma, Chaofan Zhang, Yinghao Cai, Guocai Yao, Shaowei Cui, Shuo Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 FG-CLTP通过细粒度对比学习提升机器人触觉感知，实现高精度分类和控制，减少误差并增强跨传感器泛化能力。

Comments 9 pages, 6 figures

Learning Bimanual Cloth Manipulation with Vision-based Tactile Sensing via Single Robotic Arm

通过单个机械臂实现基于视觉的触觉感知的双臂布料操作学习

Dongmyoung Lee, Wei Chen, Xiaoshuai Chen, Rui Zong, Petar Kormushev

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

AI总结 本文提出Touch G.O.G.，通过单个机械臂实现基于视觉的触觉感知的双臂布料操作，结合新颖抓取器设计、视觉Transformer流程和合成数据生成器，实现高精度布料识别与操作。

Comments 11 pages, 13 figures

UniBYD: A Unified Framework for Learning Robotic Manipulation Across Embodiments Beyond Imitation of Human Demonstrations

UniBYD: 一种跨具身体的机器人操作学习统一框架

Tingyu Yuan, Biaoliang Guan, Wen Ye, Ziyan Tian, Yi Yang, Weijie Zhou, Zhaowen Li, Yan Huang, Peng Wang, Chaoyang Zhao, Jinqiao Wang

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（乌尔姆大学） ； XJTU（西安交通大学） ； CSU（中国科学技术大学） ； BJTU（北京理工大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd.（云网智能技术有限公司） 纠错

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

AI总结 UniBYD通过动态强化学习和统一形态表示，实现跨具身机器人操作学习，提升任务成功率44.08%。

Learning Surgical Robotic Manipulation with 3D Spatial Priors

利用3D空间先验学习手术机器人操作

Yu Sheng, Lidian Wang, Xiaomeng Chu, Jiajun Deng, Min Cheng, Yanyong Zhang, Bei Hua, Houqiang Li, Jianmin Ji

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tuodao Medical（图道医疗） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SST，一种端到端的视觉-运动策略，通过内窥镜图像中的3D空间线索提升手术机器人操作的3D空间意识，实现了复杂手术任务的高性能表现。

Comments CVPR26

Zero-Shot Robotic Manipulation via 3D Gaussian Splatting-Enhanced Multimodal Retrieval-Augmented Generation

通过3D高斯点云增强的多模态检索增强生成实现零样本机器人操作

Zilong Xie, Jingyu Gong, Xin Tan, Zhizhong Zhang, Yuan Xie

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

AI总结 本文提出RobMRAG框架，通过3D高斯点云增强多模态检索增强生成，提升零样本机器人操作的泛化能力和可解释性。

Comments 9 pages, 5 figures

Learning Physics from Pretrained Video Models: A Multimodal Continuous and Sequential World Interaction Models for Robotic Manipulation

从预训练视频模型中学习物理：一种多模态连续和序列世界交互模型用于机器人操作

Zijian Song, Qichang Li, Sihan Qin, Yuhao Chen, Tianshui Chen, Liang Lin, Guangrun Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis（广东大数据分析与处理重点实验室） ； X-Era AI Lab（X-Era人工智能实验室） ； Guangdong University of Technology（广东工业大学） 纠错

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

AI总结 PhysGen通过预训练视频模型学习物理知识，实现机器人操作的连续和序列世界交互，优于现有基线方法。

Comments 11 pages, 6 figures

SyncTwin: Fast Digital Twin Construction and Synchronization for Safe Robotic Manipulation

SyncTwin: 快速数字孪生构建与同步用于安全的机器人操作

Ruopeng Huang, Boyu Yang, Wenlong Gui, Jeremy Morgan, Erdem Biyik, Jiachen Li

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； University of Southern California（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

AI总结 SyncTwin通过快速构建和同步数字孪生，提升动态和遮挡环境下机器人操作的安全性和效率。

Comments Project Website: https://sync-twin.github.io/

A Soft Wrist with Anisotropic and Selectable Stiffness for Robust Robot Learning in Contact-rich Manipulation

具有各向异性可选刚度的柔软手腕用于接触丰富的操纵中鲁棒的机器人学习

Steven Oh, Tomoya Takahashi, Cristian C. Beltran-Hernandez, Yuki Kuroda, Masashi Hamaya

机构 * OMRON SINIC X Corp.（OMRON SINIC X公司） 纠错

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

AI总结 CLAW是一种具有各向异性可选刚度的柔软手腕，通过简单设计实现大变形范围和轻量化，有效提升机器人在接触丰富任务中的鲁棒学习能力。

RoboAug: One Annotation to Hundreds of Scenes via Region-Contrastive Data Augmentation for Robotic Manipulation

RoboAug: 通过区域对比数据增强实现从一个标注到数百种场景

Xinhua Wang, Kun Wu, Zhen Zhao, Hu Cao, Yinuo Zhao, Zhiyuan Xu, Meng Li, Shichao Fan, Di Wu, Yixue Zhang, Ning Liu, Zhengping Che, Jian Tang

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

AI总结 RoboAug通过区域对比数据增强技术，仅需单张图像的边界框标注，显著提升机器人在多样场景中的泛化能力和任务成功率。

Strawberry Robotic Operation Interface: An Open-Source Device for Collecting Dexterous Manipulation Data in Robotic Strawberry Farming

草莓机器人操作接口：一种用于收集机器人草莓种植中灵巧操作数据的开源设备

Linsheng Hou, Wenwu Lu, Yanan Wang, Chen Peng, Zhenghao Fei

机构 * Technological Innovation Center, Zhejiang University, Hangzhou, 311215, China（浙江大学杭州技术创新中心） ； College of Biosystems Engineering（生物系统工程学院） ； Food Science, Zhejiang University, Hangzhou, 310058, China（食品科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种开源设备SROI，用于收集机器人草莓种植中灵巧操作数据，通过模块化末端执行器和立体摄像头实现野外环境下的数据采集，并发布数据集促进相关研究。

UniManip: General-Purpose Zero-Shot Robotic Manipulation with Agentic Operational Graph

UniManip: 通用目的零样本机器人操作的代理操作图

Haichao Liu, Yuanjiang Xue, Yuheng Zhou, Haoyuan Deng, Yinan Liang, Lihua Xie, Ziwei Wang

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Department of Automation, Tsinghua University, China（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 UniManip通过双层代理操作图实现通用零样本机器人操作，结合高层任务协调与底层动态状态表示，提升无监督环境下的执行鲁棒性。

Comments 15 pages, 12 figures, 6 tables, project page: https://henryhcliu.github.io/unimanip

When would Vision-Proprioception Policies Fail in Robotic Manipulation?

视觉-本体感觉策略在机器人操作中何时会失败？

Jingxian Lu, Wenke Xia, Yuxuan Wu, Zhiwu Lu, Di Hu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学光明学院人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models（北京大模型与智能治理研究重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究提出GAP算法，通过动态调节本体感觉优化，解决视觉-本体感觉策略在运动转换阶段的泛化问题。

Comments Accepted by ICLR 2026

Scaling World Model for Hierarchical Manipulation Policies

为分层操作策略扩展世界模型

Qian Long, Yueze Wang, Jiaxi Song, Junbo Zhang, Peiyan Li, Wenxuan Wang, Yuqi Wang, Haoyang Li, Shaoxuan Xie, Guocai Yao, Hanbo Zhang, Xinlong Wang, Zhongyuan Wang, Xuguang Lan, Huaping Liu, Xinghang Li

机构 * Xi’an Jiao Tong University（西安交通大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出分层VLA框架，利用大规模预训练世界模型提升机器人操作在分布外场景的泛化能力，实验显示性能提升显著。

RoboInter: A Holistic Intermediate Representation Suite Towards Robotic Manipulation

RoboInter: 一种面向机器人操控的综合中间表示套件

Hao Li, Ziqin Wang, Zi-han Ding, Shuai Yang, Yilun Chen, Yang Tian, Xiaolin Hu, Tai Wang, Dahua Lin, Feng Zhao, Si Liu, Jiangmiao Pang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北航） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（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

AI总结 RoboInter通过统一的中间表示套件，提升机器人操控中视觉-语言-动作系统的泛化能力和推理能力。

Comments Published to ICLR 2026, 69 pages, 40 figures

Trace-Focused Diffusion Policy for Multi-Modal Action Disambiguation in Long-Horizon Robotic Manipulation

面向长时程机器人操作的多模态动作消歧的轨迹聚焦扩散策略

Yuxuan Hu, Xiangyu Chen, Chuhao Zhou, Yuxi Liu, Gen Li, Jindou Jia, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（MARS实验室，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

AI总结 TF-DP通过轨迹聚焦解决长时程机器人操作中的多模态动作模糊问题，提升时间一致性和鲁棒性，实验结果优于普通扩散策略。