机器人 / 具身智能

M$^\text{4}$World: A Multi-view Multimodal Driving World Model for Interactive Object Manipulation and Minute-long Streaming

M$^\text{4}$World：用于交互式对象操纵和分钟级流的多视图多模态驾驶世界模型

Ke Cheng, Hanqiao Ye, Lei Shi, Yahui Liu, Yunhan Shen, Jingtao Dong, Zhenke Wang, Wenxuan Ao, Weixiang Xu, Kaining Huang, Shuhan Shen

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

AI总结 针对现有驾驶世界生成方法局限，提出M$^\text{4}$World模型，通过灵活接口与多阶段训练实现对象操纵及长时流稳定，引入后训练与生成模型，并用新管道评估，实验证明其在驾驶模拟中有高质量、可控性与稳定性。

Comments 24 pages, 13 figures

Human-Centric Transferable Tactile Pre-Training for Dexterous Robotic Manipulation

面向灵巧机器人操作的人为中心的可迁移触觉预训练

Chi Zhang, Penglin Cai, Ziheng Xi, Haoqi Yuan, Hao Luo, Wanpeng Zhang, Sipeng Zheng, Chaoyi Xu, Zongqing Lu

机构 * Peking University（北京大学） ； BeingBeyond ； Tsinghua University（清华大学） 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 提出H-Tac大规模触觉-动作数据集和可迁移触觉预训练（TTP）系统，通过统一触觉与动作空间弥合人机差距，利用触觉专家预测未来触觉以建模接触动力学，显著提升灵巧操作的泛化与精细控制能力。

Comments The first two authors contribute equally. Orders are decided by flipping a coin

Robustness of Robotic Manipulation: Foundations and Frontiers

机器人操作的鲁棒性：基础与前沿

Yifei Dong, Zhanyi Sun, Lujie Yang, Manuel Baum, Kei Ikemura, Shuran Song, Florian T. Pokorny, Xianyi Cheng

机构 * Duke University（杜克大学） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Organifarms 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 本文系统研究机器人操作鲁棒性，提出正式定义、概率与控制理论框架，并综述感知、规划、控制、策略学习和硬件中的鲁棒性机制及评估方法，展望实现人类级鲁棒性的未来方向。

E-TTS: A New Embodied Test-Time Scaling Framework for Robotic Manipulation

E-TTS：一种新的机器人操作具身测试时缩放框架

Wen Ye, Peiyan Li, Tingyu Yuan, Yuan Xu, Xiangnan Wu, Chaoyang Zhao, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang, Liang Wang

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Foundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所基础模型研究中心） ； FiveAges（五时代） 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 提出E-TTS框架，通过历史感知迭代精炼和视觉语言验证器统一推理与动作缩放，解决具身任务中推理缩放和历史信息利用不足的问题，在仿真和真实场景中分别提升33.14%和26.62%的性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. 44 pages, 11 figures. Project page: https://27yw.github.io/E-TTS-Web/

IMPACT: Learning Internal-Model Predictive Control for Forceful Robotic Manipulation

IMPACT：面向强力机器人操控的内部模型预测控制学习

Jiawei Gao, Chaoqi Liu, Peilin Wu, Haonan Chen, Yilun Du

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 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 提出IMPACT框架，将强力操控任务解耦为任务规划和基于内部模型的预测控制，通过仿真和实验证明其在成功率、泛化性、安全性和能效上的优势。

Comments Project website: https://gao-jiawei.com/IMPACT/

Kitchen Robotic Manipulation utilizing Foundation Models

基于基础模型的厨房机器人操作

Myung-Hwan Jeon, Sankalp Yamsani, Joohyung Kim

机构 * Kumoh National Institute of Technology（金乌国立技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种整合多种基础模型的模块化厨房机器人感知流水线，经评估优化后可在杂乱遮挡场景下实现89.12%的ADI，无需环境重训练即可完成餐具处理等家庭操作任务。

Comments Intelligent Service Robotics (ISR)

Multi-Tool Robotics Enables In-Situ Sample Manipulation for Time-Resolved Synchrotron Measurements

多工具机器人技术为同步辐射时间分辨测量实现原位样品操纵

Aditya Bondada, Elizabeth M. Wall, Eric Yuan Xiao, Quinn C. Burlingame, Yueh-Lin Loo, Esther H. R. Tsai, Ruipeng Li

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

AI总结 该研究开发了一种X射线散射光束线的模块化多工具机器人平台，突破辐射安全限制实现原位样品操纵，为同步辐射自动化实验奠定基础，还揭示了钙钛矿薄膜的瞬态原位动力学。

Revisiting the "Push-T" Robot Manipulation Task with Agentic Robotics

用智能体机器人技术重新审视“Push-T”机器人操作任务

Shuangyu Xie, Kaiyuan Chen, Ken Goldberg

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

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

AI总结 该研究在智能体机器人技术背景下，借助带Fable 5的Claude Code编码智能体，无需演示数据解决Push-T等机器人操作任务，其策略成功率达100%，步骤比基准扩散策略少46%，还支持多字母操作及跨实体机械臂仿真。

MANIGUARD: A Benchmark and Data Suite for Specification-Grounded Safety Evaluation and Improvement of Robotic Manipulation

MANIGUARD：用于基于规范的机器人操作安全评估与改进的基准及数据集套件

Yiyan Peng, Philip Wang, Simon Sinong Zhan, Yiqi Lyu, Zhenyang Ni, Jixin Yan, Fiorelli Wong, Ruochen Jiao, Hang Yin, Xinyu Cao, Huajie Shao, Manling Li, Ruohan Zhang, Qi Zhu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； William & Mary（威廉玛丽学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出ManiGuard基准与数据集套件，针对机器人操作基础模型策略，通过含23000余次滚动的实验证实安全需独立于任务成功评估，微调可提升安全表现但仍存差距。

Vision-Based Tactile Intelligence for Robotics: Sensing, Learning, and Embodied Manipulation

机器人基于视觉的触觉智能：感知、学习与具身操作

Peng Zhou, Jun Hu, Sihan Chen, Zeqing Zhang, Haofei Ma, Zhenyu Lu, Sichao Liu, Xueqian Wang, Pai Zheng, Xiang Li, Shan Luo, Jia Pan, David Navarro-Alarcon, Chenguang Yang, Michael Yu Wang

机构 * Great Bay University（大湾区大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 本综述调研机器人领域基于视觉的触觉传感器（VBTSs）全流程，对其硬件分类、学习方法、仿真与数据集等展开分析，指出开放挑战，以推进接触密集型机器人任务的触觉智能。

FlatLab: A Unified Methodology Framework and Simulation-Based Benchmark for Robotic Manipulation of Flat Objects

FlatLab：面向扁平物体机器人操作的统一方法论框架及基于仿真的基准测试

Xingyu Zhu, Wenshuo Han, Zhouyu Wang, Yuran Wang, Ruihai Wu, Hao Dong, Fan Tang, Hechang Chen, Hyung Jin Chang, Yixing Gao

机构 * Jilin University（吉林大学） ； Peking University（北京大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对扁平物体机器人操作泛化能力有限的问题，提出含策略生成器与执行模块的统一框架，并构建FlatLab仿真基准，方法泛化效果优于现有基线。

Comments This paper is accepted to ICML 2026

S2-HWM: Sparse Event-Structured Hierarchical World Model for Long-Horizon Surgical Robot Manipulation

S2-HWM：用于长程外科机器人操作的稀疏事件结构化分层世界模型

Shuzhe Zhang, Xin Zhu, Yinling Qian, Qiong Wang

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

AI总结 针对长程外科机器人操作奖励稀疏、进展隐含的问题，提出S2-HWM模型，通过事件证据协调管理器与工作器，在SurRoL的PegTransfer任务上成功率达98.7%，优于基准模型。

RoboSeg: Online Part-Level Semantic Reconstruction for Robotic Manipulation via a Single Eye-in-Hand Camera

RoboSeg：基于单眼在手相机的机器人操作的在线部件级语义重建

Zhaochen Lan, Mengxiang Lin

机构 * School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University（北京航空航天大学机械工程及自动化学院） 纠错

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

AI总结 RoboSeg是无需CAD模型的部件级语义重建系统，结合VLM、TSDF融合与SAM3，实现机器人操作的部件语义索引，在24次物理试验中21次完成综合任务。

Self Supervised Learning from Automatically Generated Demonstrations for Visual Robotic Manipulation

面向视觉机器人操纵的自动生成演示的自监督学习

Andres Rivas, Anselmo R. Cukla, Rodrigo S. Guerra, Bruna V. Guterres, Ricardo B. Grando

机构 * Technological University of Uruguay（乌拉圭技术大学） ； Federal University of Santa Maria（圣玛丽亚联邦大学） ； Federal University of Rio Grande（里奥格兰德联邦大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出一种基于ROS 2和Isaac Sim的自监督视觉机器人操纵方法，通过自动生成演示训练卷积网络，在仿真和真实UR5e机器人上验证了其抓取成功率，为视觉操纵提供了低部署成本的方案。

Comments Paper accepted at the ICCAS 2026

DreamTrajectory: Trajectory-Guided Action Generation with World Model Alignment for Mobile Manipulation

DreamTrajectory：面向移动操作的、结合世界模型对齐的轨迹引导动作生成方法

Zheng Yang, Wenjie Zhang, Xiangyu Chen, Wenxuan Song, Xianpeng Wang, Yihang Kang, Wen Chen, Lujia Wang, Renjing Xu, Xiaowen Chu

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

AI总结 DreamTrajectory是面向移动操作的轨迹引导框架，通过联合预测末端执行器轨迹与全身动作块、结合轨迹世界模型的测试时细化，在MS-HAB及真实任务中大幅提升操作成功率。

CheckVLA: Execution-Time Verification with Action-Conditioned World Model for Long-Horizon Mobile Manipulation

CheckVLA：面向长 horizon 移动操作的基于动作条件世界模型的执行时验证

Yushan Liu, Peibo Sun, Xintao Chao, Zhenyang Yang, Yifan Xie, Lingfeng Zhang, Shoujie Li, Chenyu Tang, Fang Chen, Xiao-Ping Zhang, Wenbo Ding

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

AI总结 CheckVLA 是基于动作条件世界模型的长 horizon 移动操作执行时验证方法，在 RoboCasa365 上其平均成功率比定期重规划提升 8.5 个百分点，且及时召回率显著优于仅观测及动作打乱的对照方法。

Learning Robust Execution in Robotic Manipulation with Agentic Reinforcement Learning

通过智能强化学习在机器人操作中学习鲁棒执行

Xiaopeng Zhang, Yueyang Weng, Qi Liu, Yongjin Mu, Yanjie Li

机构 * School of Inteligence Science and Engineering, the Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） ； Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University（东北大学机器人科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 针对机器人操作面临的挑战，提出用两个互补指标评估执行质量，构建智能强化学习框架，通过高级决策恢复有效执行，在LIBERO基准测试中提升了执行成功率，增强了执行鲁棒性。

EDAR: Learning Environment-Dependent Action Representations for Robotic Manipulation

EDAR：学习用于机器人操作的环境相关动作表示

Yuecheng Xu, Tong Yang, Jingkai Jia, Chi Zhang, Xuelong Li, Wenqiang Zhang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing, College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院智能信息处理上海市重点实验室） ； TeleAI, China Telecom（中国电信天翼人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人操作中动作表示难的问题，提出EDAR方法，将动作令牌与可执行控制结构和预期视觉后果关联，通过实验证明该方法能改善下游策略学习，突出环境相关动作表示的重要性。

SkillPlug: Unsupervised Skill Mining for Few-Shot Adaptation in Robotic Manipulation

SkillPlug：用于机器人操作中少样本适应的无监督技能挖掘

Zi-han Ding, Ziwei Wang

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

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

AI总结 针对机器人操作中学习可转移视觉运动模仿策略的挑战，提出SkillPlug框架，通过技能调节模块挖掘共享可转移技能库，经自监督学习形成任务共享先验，微调轻量级组件实现少样本适应，提升多任务和少样本适应性能。

Comments 8 pages, 8 figures, published to RA-L

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 8, pp. 9511-9518, Aug. 2026

Context-Aware Force Estimation for Deformable Tool Manipulation in Robotic Environmental Swabbing via Few-Shot Continual Adaptation

通过少样本持续适应实现机器人环境擦拭中可变形工具操作的上下文感知力估计

Siavash Mahmoudi, Chaitainya Kuppar Reddy, Yang Tian, Dongyi Wang

机构 * Department of Biological and Agricultural Engineering, University of Arkansas（阿肯色大学，生物与农业工程系） ； Department of Food Science, University of Arkansas（阿肯色大学，食品科学系） 纠错

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

AI总结 研究机器人环境擦拭中可变形工具操作的接触力估计问题，提出利用本体感知的数据驱动框架，通过比较评估确定循环架构，引入少样本适应策略，实验证明该方法能提高域转移下的鲁棒性，可靠估计力。

PriGo: Test-Time Primitive Guidance to Diffusion and Flow Policies for Adaptive Robotic Manipulation

PriGo：用于自适应机器人操作的扩散和流策略的测试时原语引导

Zezeng Li, Enda Xiang, Thuy Tran, Di Huang, Momath Thiam, Liming Chen

机构 * École Centrale de Lyon（里昂中央理工学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 针对机器人操作中现有策略泛化性不足问题，提出PriGo框架，引入PANet模块及可微原语引导机制，能在测试时无缝集成到预训练策略，实验证明其提升了扩散和流策略的鲁棒性、执行及泛化能力。

ROBOCYCLE: Autonomous Dual-Arm Robotic Manipulation and Coordination for Recycling Applications

ROBOCYCLE：用于回收应用的自主双臂机器人操作与协调

Rubén de J. Hilario-Cruz, Jesus A. García-González, Enrique Coronado, Arturo E. Cerón-López

机构 * Tecnologico de Monterrey, School of Engineering and Sciences, Department of Computer Science（墨西哥蒙特雷理工大学工程学院与科学学院计算机科学系） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（国家先进工业科学与技术研究院） 纠错

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

AI总结 针对城市垃圾处理难题，介绍ROBOCYCLE平台，集成多视图RGB-D感知、基于变压器的实例分割及6自由度抓取规划，有效处理不规则和可变形垃圾，取得高成功率，为现实环境自主垃圾管理提供方案。

RelAfford6D: Relational 6D Affordance Graphs for Constraint-Driven Robotic Manipulation

RelAfford6D：用于约束驱动机器人操作的关系型6D可操作图

Guodong Zhang, Qichen He, Wenyuan Xie, Shaokai Wu, Yanbiao Ji, Qiuchang Li, Bayram Bayramli, Yue Ding, Hongtao Lu

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiaotong University（上海交通大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出RelAfford6D框架，通过构建关系型6D可操作图将语义指令转化为SE(3)位姿约束，并利用运动学约束求解实现零样本操作，在仿真和真实环境中优于数据驱动方法。

SSI-Policy: Learning Structured Scene Interfaces for Vision-Language Robotic Manipulation

SSI-Policy: 学习用于视觉语言机器人操作的结构化场景接口

Kaijun Wang, Zikai Ouyang, Xuping Wu, Jinyi Hong, Wei Pan, Haibo Lu, Jia Pan, Wei Zhang, Linfang Zheng

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； LimX Dynamics 纠错

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

AI总结 提出SSI-Policy框架，通过统一的结构化场景接口（SSI）联合编码单目深度、语言锚定的物体布局和指令条件化的2D运动轨迹，实现从少量演示中学习机器人操作，在LIBERO基准上仅用10个演示即提升15%性能。

Comments Accepted by 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Wh0: Generative World Models as Scalable Sources of Egocentric Human Hand Manipulation Data

Wh0: 生成式世界模型作为自我中心人类手部操作数据的可扩展来源

Yangtao Chen, Zixuan Chen, Peiyang Wang, Yong-Lu Li, Jing Huo, Jieqi Shi, Yang Gao

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 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 提出Wh0框架，利用生成式视频世界模型产生自我中心人-物交互数据集WM-H，通过手部运动重建和视觉编辑转化为机器人可训练监督，提升预训练灵巧VLA模型在真实任务上的零样本成功率。

Comments Under review. The first three authors contributed equally to this work

Flowing With Purpose: Latent Action Guided Flow Matching Policies For Robotic Manipulation

有目的的流动：潜在动作引导的流匹配策略用于机器人操作

Bruno Machado, Alexandre Chapin, Emmanuel Dellandrea, Liming Chen

机构 * École Centrale de Lyon（里昂中央理工学院） ； LIRIS, UMR5205（LIRIS实验室，UMR5205） 纠错

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

AI总结 提出潜在动作引导流匹配（LAFM）框架，通过自适应先验分布库替代固定高斯分布，利用潜在动作模型选择结构对齐的初始化，解决流匹配策略中向量场纠缠问题，在真实机器人部署中成功率提升23.4%。

Bridging Semantics and Kinematics: A Modular Framework for Zero-Shot Robotic Manipulation

桥接语义与运动学：零样本机器人操作的模块化框架

Ali Alabbas, Dipshikha Das, Camillo Murgia, Sainul Ansary, Alaa Elkamash, Philip Long

机构 * Atlantic Technological University（大西洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出一种模块化免训练框架，通过视觉感知、语义路由和任务编排三阶段，实现零样本语言引导的机器人操作，在两种零样本实验中达到62%端到端成功率。

Comments Accepted to RO-MAN 2026

PLUME: Probabilistic Latent Unified World Modeling and Parameter Estimation for Multi-Finger Manipulation

PLUME: 多指操作的概率潜在统一世界建模与参数估计

Abhinav Kumar, Soshi Iba, Rana Soltani Zarrin, Dmitry Berenson

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Honda Research Institute USA（本田美国研究所） 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 提出PLUME世界模型，联合学习参数信念演化与条件动力学，通过在线参数推断实现零样本迁移，在螺丝刀旋转等任务中优于现有方法。

Comments 16 pages, 5 figures

HiPi: Reproducible High-Fidelity Piezoresistive Sensors for Robotic Manipulation

HiPi: 用于机器人操作的可复现高保真压阻传感器

Changyi Lin, Raihan Haque, Hui-Ping Wang, Ding Zhao

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； General Motors（通用汽车） 纠错

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

AI总结 提出HiPi系统，通过低串扰读出原理和可复现硬件设计，在双机械臂四阵列2048触觉点场景下实现220Hz读出，将接触几何IoU从0.428提升至0.797。

TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation

TacForeSight：面向接触丰富操作的力引导触觉世界模型

Yujie Zang, Yuhang Zheng, Xian Nie, Yupeng Zheng, Shuai Tian, Songen Gu, Chen Gao, Zining Wang, Shuicheng Yan, Wenchao Ding

机构 * TARS Robotics ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Fudan University（复旦大学） 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 提出TacForeSight框架，通过力条件触觉世界模型预测触觉潜动态，结合预测性触觉条件策略实现高频操作下的主动接触推理，在动态接触干扰下优于现有方法。