机器人 / 具身智能

Progress Reward Modeling for Robotic Learning: A Comprehensive Survey

机器人学习中的进度奖励建模：全面综述

Jianshu Zhang, Keliang Wu, Haoran Lu, Anbang Liu, Ce Zhang, Weijie Yin, Chengxuan Qian, Xiyuan Yang, Zhenyu Pan, Guo Ye, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California, Santa Barbara（加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 该综述针对机器人学习中进度奖励建模缺乏共享框架的问题，分三步组织领域研究，包括研究进度模型接口、构建信号方法及支持数据基准，将模型相关要点联系起来，还总结了局限并探讨未来方向。

Comments Project page: https://github.com/sterzhang/Awesome-Progress-Models

RoboSnap: One-Shot Real-to-Sim Scene Generation for Generalizable Robot Learning and Evaluation

RoboSnap：用于可泛化机器人学习与评估的一次性真实到模拟场景生成

Shujie Zhang, Jingkun Yi, Weipeng Zhong, Zirui Zhou, Yangkun Zhu, Hanqing Wang, Xudong Xu, Weinan Zhang, Chunhua Shen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对构建物理稳定且视觉逼真场景缓慢昂贵的问题，提出RoboSnap框架，通过分层设计将单张RGB图像转为模拟场景，实验证明其能实现轨迹重放等，还引入DROID-Sim数据集，凸显真实到模拟方法对机器人学习评估的价值。

Comments 24 pages, 16 figures, Project page: https://robosnap.github.io

DeformGen: Dynamics-Based Topology Augmentation for Deformable Manipulation Policy Learning

DeformGen: 基于动力学的拓扑增强用于可变形操作策略学习

Zili Lin, Wenyao Zhang, Yuyang Zhang, Zekun Qi, Junyan Lin, Hanxin Zhu, Jiaolong Yang, Zhibo Chen, Yao Mu, Xiaokang Yang, Xin Jin, Wenjun Zeng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 提出DeformGen框架，通过局部物理扰动和动力学前向模拟生成拓扑一致的可变形状态，并利用变形场扭曲转移操作轨迹，联合增强状态分布与操作行为，提升可变形操作策略学习。

Beyond Placement and Articulation: Usage-Driven Code Scenes for Embodied Interaction

超越布局与关节运动：面向具身交互的使用驱动型代码场景

Zijian Xiao, Zipeng Ye, Jinkun Hao, Xiong Yang, Yuchen Xie, Ran Yi

机构 * Meituan（美团） 纠错

专题命中 机器人学习 ：embodied AI(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对现有代码场景生成方法未建模场景功能使用的问题，提出RoomWright框架，通过使用驱动型物体推理与代码智能体实现可执行、可编辑的仿真就绪3D场景，为具身AI与策略学习提供交互式环境。

BIFROST: Bridging Invariant Feature Representation for Observation-space Sim2Real Transfer

BIFROST: 桥接不变特征表示用于观测空间Sim2Real迁移

Yunfu Deng, Josiah P. Hanna

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 机器人学习 ：manipulation(abstract)；navigation(abstract)；robot policy(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 提出BIFROST方法，通过跨域双模拟目标学习共享历史编码器，将导致等价长期行为的观测-动作序列映射到相近潜状态，实现零样本sim2real迁移。

Verifiable Foundation Models for Robot Safety

机器人安全的可验证基础模型

Davide Corsi, Kyungmin Kim, Roy Fox

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract,abstract_cn)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 提出FEARL框架，将策略分解为大控制器和小安全模块，使形式化验证仅应用于安全模块，从而在保持控制器表达能力的同时实现可验证的机器人安全控制。

Task Robustness via Re-Labelling Vision-Action Robot Data

通过重新标注视觉-动作机器人数据的任务鲁棒性

Artur Kuramshin, Özgür Aslan, Cyrus Neary, Glen Berseth

机构 * Mila — Quebec AI Institute（Mila — 魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出TREAD框架，利用大型视觉语言模型对机器人数据集进行语义子任务分解和多样化指令生成，无需额外数据收集，提升策略在未见任务上的泛化能力。

Comments Project website: https://akuramshin.github.io/tread

Learning the Right Abstraction: Neural Reduced Dynamics for Complex Robot Control

学习正确的抽象：用于复杂机器人控制的神经简化动力学

Harry Zhang, Dan Negrut

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；embodied AI(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出神经简化动力学（NRD）框架，学习保留控制相关物理特性的简化状态，训练的策略可迁移至高保真模拟器，在三项控制任务中实现高精度且速度大幅提升的机器人控制。

GeoTLM: Geometry-aware Tactile-Language Models for Contact Motion Orientation Reasoning of Dynamic Objects

GeoTLM: 面向动态物体接触运动方向推理的几何感知触觉语言模型

Qiutian Li, Zinan Liu, Lin Wang

机构 * School of EEE, Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学电气与电子工程学院） 纠错

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

AI总结 提出GeoTLM，通过可微几何表示（DGR）提取触觉剪切场中的几何先验，提升动态物体旋转和滑动方向推理能力，在旋转和滑动任务上分别提升14.6%和16.2%的准确率。

Comments 7 pages, 3 figures, 4 tables

Max-Q Selective Imitation for Human-in-the-Loop Online Robot Learning

面向人在回路在线机器人学习的Max-Q选择性模仿

Zihang Wang, Yishan Wang

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出Max-Q选择性模仿方法，结合MC Q-chunk评论家，在真实机器人USB抓取插入等任务中，训练效率显著优于HIL-SERL等基线方法。

Unified Motion-Action Modeling for Heterogeneous Robot Learning

统一运动-动作建模用于异构机器人学习

Yunhao Cao, Shitong Liu, Chao Feng, Meryl Zhang, Xuanchen Lu, Andrew Owens, Kuan Fang

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 提出UMA模型，利用3D物体运动轨迹作为共享接口，通过掩码生成目标统一视觉运动控制和动力学建模，实现跨异构数据源的多任务预训练，并在部署时支持多种推理模式。

Comments https://uma-manipulation.github.io/

Continual Robot Policy Learning via Variational Neural Dynamics

通过变分神经动力学的持续机器人策略学习

Jiaxu Xing, Zhiyuan Zhu, Yunfan Ren, Ismail Geles, Yifan Zhai, Rudolf Reiter, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group, University of Zurich（苏黎世大学机器人感知组） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot policy(title)；分类 cs.RO

AI总结 提出持续学习框架，结合物理先验与神经残差建模隐藏动态，通过可微仿真和在线条件推断提升策略在未知干扰下的性能。

When Robots Sleep: Offline Skill Consolidation for Shared-Policy Robot Learning

当机器人睡眠时：面向共享策略机器人学习的离线技能巩固

Nethmi Jayasinghe, Diana Gontero, Amit Ranjan Trivedi

机构 * University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 提出睡眠-觉醒框架，通过冻结技能记忆和纳什谈判梯度组合，解决多技能学习中的技能耦合崩溃问题，在Meta-World和SurgicAI上显著提升成功率和可靠性。

EgoTac: In-the-wild Tactile Prediction from Egocentric Vision

EgoTac：从第一视角视觉实现野外环境下的触觉预测

Wenkang Zhang, Chengbo Yuan, Zicheng Zhang, Zhengxue Cheng, Yang Gao

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出EgoTac模型，利用超570万组图像-触觉对训练，可从第一视角视觉预测触觉，在域内及域外测试中性能优于现有方法，能为机器人学习提供触觉先验。

Robot Self-Improvement via Human-Video Dynamics Models

机器人通过人类视频动力学模型自我改进

Hanzhi Chen, Anran Zhang, Simon Schaefer, Kejia Chen, Shi Chen, Daniel Cremers, Oier Mees, Stefan Leutenegger

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Microsoft（微软） ； MCML（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出DGAC方法，利用人类视频学习跨本体的动作、动力学和价值表征，使机器人能从自身失败中自主改进，在7个真实操作任务中将成功率从40%提升至81%。

Visual Verification Enables Inference-time Steering and Autonomous Policy Improvement

视觉验证实现推理时引导与自主策略改进

Mingtong Zhang, Dhruv Shah

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot policy(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出VERITAS框架，利用预训练通用机器人策略作为生成器，结合无梯度视觉验证器在推理时评估动作，实现无需额外训练的推理时策略引导和离线策略改进。

Comments Website: https://veritas-improvement.github.io

Co-design of Neural and Muscle Network based on Embodied Perceptron Representation

基于具身感知机表示的神经网络与肌肉网络协同设计

Siyuan Tao, Yoichi Masuda, Hiroyuki Nabae, Masato Ishikawa

机构 * The University of Osaka（大阪大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robotics(abstract)；embodied AI(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出具身感知机框架，将躯体建模为感知机，通过协同优化肌肉骨骼机器人的控制策略与肌肉配置，实现具身智能，兼具稳定性、高学习效率与小模型规模，为具身AI系统设计提供新路径。

Comments 10 pages, 7 figures, 2026 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII)

Journal ref Proc. 2026 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII), pp. 167-172, 2026

RORA: Realistic Object Reconstruction with Articulation

RORA：带关节运动的真实物体重建

Hyesung Lee, Youngseon Lee, Kyutae Lee, Dongjun Lee, Yongseok Lee

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； DGIST（大邱庆北科学技术院） 纠错

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

AI总结 本研究提出RORA端到端管线，可从单个静态物体视频输入重建带精确关节运动的仿真就绪资产，在PartNet-Mobility-V0数据集和真实物体上取得良好效果，可用于机器人学习的实时灵巧手操作任务。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

SelfWAM: A Self-Grounded Unified World Action Model for Fast Robot Control

SelfWAM：一种用于快速机器人控制的自 grounded 统一世界动作模型

Bikang Pan, Fan Liu, Haotao Lu, Jingya Wang, Ye Shi

专题命中 机器人学习 ：manipulation(abstract)；robot policy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 SelfWAM是一种基于MoT架构的统一自 grounded WAM，通过联合预测动作等改进机器人控制，在RoboTwin 2.0等实验中提升了策略性能与推理速度。

One-Shot Multimodal Learning from Demonstration with Force-Constrained Elastic Maps

基于力约束弹性映射的一次性多模态示范学习

Brendan Hertel, Jonathan Spanos, Navya Garg, Reza Azadeh

专题命中 机器人学习 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对多数示范学习方法忽视力与环境相互作用的问题，提出一次性多模态LfD框架。通过多模态概率分割提取力感知运动原语，扩展弹性映射表示并结合外力约束学习轨迹模型，经实验验证该方法具有多模态分割、力感知再现及跨平台通用性。

Comments 8 pages, 6 figures, 4 tables. Accepted for publication at IROS 2026

Duet: Dual-Robot Understanding via Efficient Teaching

Duet: 通过高效教学实现双机器人理解

Yiqi Zhao, Ruohai Ge, Celina Shiyu Wang, Junjie Ye, Muchen Xu, Minhao Li, Sergey Zakharov, Basile Van Hoorick, Vitor Campagnolo Guizilini, Leonidas Guibas, Gaurav S. Sukhatme, Jyotirmoy V. Deshmukh, Yue Wang

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究所） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出DUET框架，利用VR遥操作和人类协作先验，通过预训练与微调结合，实现双机器人移动操作的高效学习，显著降低数据采集成本。

Generating Robot Hands from Human Demonstrations

从人类演示生成机器人手

Sha Yi, Nicklas Hansen, Xueqian Bai, Carmelo Sferrazza, Michael T. Tolley, Xiaolong Wang

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Amazon Frontier AI & Robotics（亚马逊前沿人工智能与机器人） 纠错

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

AI总结 提出数据驱动框架，利用人类日常操作中超过400万帧指尖运动数据，通过逆运动学匹配指尖位置，优化树状结构机器人手的设计，生成通用6自由度手和低自由度任务专用手，并训练强化学习智能体加速设计搜索。

EgoGuide: Egocentric Guidance for Efficient Robot-Free Demonstration Collection and Learning

EgoGuide: 以自我为中心引导的高效无机器人演示收集与学习

Yue Xu, Mingtao Nie, Tianle Li, Hong Li, Yibo Luo, Siyuan Huang, Yong-Lu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（北京通用人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出EgoGuide数据收集接口，通过同步腕部和头部/自我中心观察并在线视觉-几何质量引导，结合门控自我中心残差策略，减少所需数据量并提高数据效率。

Light-WAM: Efficient World Action Models with State-Fusion Action Decoding

Light-WAM：基于状态融合动作解码的高效世界动作模型

Ziang Li, Dongzhou Cheng, Yibin Wang, Shiyue Wang, Xiaoyang Xu, Lingxuan Weng, Juan Wang, Jiaqi Wang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Southeast University（东南大学） ； Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：manipulation(abstract)；robot policy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出轻量级世界动作模型Light-WAM，通过紧凑视频骨干和降维潜空间未来视频监督降低训练成本，并引入状态融合动作专家实现高效动作预测，在LIBERO和RoboTwin 2.0上取得良好性能。

Task Editing for Generalizable 3D Visuomotor Policy Learning

面向可泛化3D视觉运动策略学习的任务编辑

Jian-Jian Jiang, YiHan Yang, Lan Wei, Yuming Luo, Xiao-Ming Wu, Xuhang Chen, Bin Fan, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出Task-Edit框架，通过将任务分解为场景、技能和对象组件并灵活重组，生成多样化轨迹，提升3D视觉运动策略在长程操作任务中的泛化能力。

Comments 8 pages, 4 figures

BooST: Bridging Semantics and Motions for Efficient Skill Transfer

BooST：桥接语义与运动以实现高效的技能迁移

Jusuk Lee, Daesol Cho, Jonghun Shin, Seungyeon Yoo, Jonghae Park, Taekbeom Lee, H. Jin Kim

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 BooST是桥接语义与运动的两阶段框架，通过跨模态VQ-VAE生成统一技能表示并蒸馏为轻量级策略，在仿真与真实机器人场景下实现了更优的少样本适配、跨领域技能迁移及鲁棒性。

Comments Project page: https://boost-robots.github.io/

OrthoSkillVLA: Continual Skill Learning via Gradient-Informed Skill Subspace Adaptation

OrthoSkillVLA：通过梯度感知技能子空间自适应实现持续技能学习

Jiaqi Wang, Zhou Fang, Qiongfeng Shi, Yi Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Electronic Science and Engineering, Southeast University（东南大学电子科学与工程学院） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 OrthoSkillVLA是一种参数高效的持续技能学习框架，通过对VLM和ActionHead施加独立子空间约束、引入特征感知MoE解码器，实现预训练VLA模型的技能学习，可缓解灾难性遗忘。

Comments Accepted by PRCV 2026

Deliberate Practice: Learning Robot Skills under a Budget

刻意练习：有限预算下的机器人技能学习

Shivam Vats, Sudarshan Harithas, Mete Tuluhan Akbulut, Arvind Raghunathan, George Konidaris

专题命中 机器人学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 研究有限预算下机器人序列任务技能学习问题，提出刻意练习算法，通过双线性规划计算预算最优分配，经仿真与真实实验验证可提升机器人长程规划能力。

Comments 16 pages including appendices

Weights or Skills? A Survey of Robot-Learning Techniques: from Action-Predicting Weights to Robots that Write their Own Skills

权重还是技能？机器人学习技术综述：从动作预测权重到自主编写技能的机器人

Gaytri Jena, Kapil Wanaskar, Vinija Jain, Aman Chadha, Vasu Sharma, Amitava Das

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本综述围绕机器人学习的“权重vs技能”轴，梳理两类技术的分类、自我提升机制与开放问题，考察77个代表性系统，为机器人学习领域提供分析框架。

Comments 40 pages, 11 figures, 11 tables

Learning New Tasks via Reusable Skills: Skill-Compositional Experts for Embodied Continual Learning

通过可复用技能学习新任务：面向具身持续学习的技能组合专家

Shuaike Zhang, Shaokun Wang, Haoyu Tang, Jianlong Wu, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shandong University（山东大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 机器人学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出技能组合专家（SCE）框架，通过组合技能基础（CSG）分解演示为可复用技能，并利用双执行-转换专家（DETE）实现新任务学习，有效缓解具身持续学习中的灾难性遗忘。

Comments 13 pages, 5 figures