机器人 / 具身智能

STAP: Sequencing Task-Agnostic Policies

Christopher Agia, Toki Migimatsu, Jiajun Wu, Jeannette Bohg

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

Comments Video: https://drive.google.com/file/d/1zp3qFeZLACNPsGLLP7p6q9X1tuA_PGEo/view. Project page: https://sites.google.com/stanford.edu/stap. 12 pages, 7 figures. In proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2023. The first two authors contributed equally

EasyHeC: Accurate and Automatic Hand-eye Calibration via Differentiable Rendering and Space Exploration

Linghao Chen, Yuzhe Qin, Xiaowei Zhou, Hao Su

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

Comments Project page: https://ootts.github.io/easyhec

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters 8 (2023) 7234 - 7241

Simultaneous Estimation of Hand Configurations and Finger Joint Angles using Forearm Ultrasound

Keshav Bimbraw, Christopher J. Nycz, Matt Schueler, Ziming Zhang, Haichong K. Zhang

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

Comments Manuscript ACCEPTED for publication in IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics (TMRB). 13 pages, 11 figures, and 5 tables. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2109.11093

Leveraging Fully Observable Policies for Learning under Partial Observability

Hai Nguyen, Andrea Baisero, Dian Wang, Christopher Amato, Robert Platt

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

Comments Accepted at the 2022 Conference on Robot Learning (CoRL), Auckland, New Zealand

Learning to Detect Slip with Barometric Tactile Sensors and a Temporal Convolutional Neural Network

Abhinav Grover, Philippe Nadeau, Christopher Grebe, Jonathan Kelly

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

Comments In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA'22), Philadelphia, USA, May 23-27, 2022. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2103.13460

SDFEst: Categorical Pose and Shape Estimation of Objects from RGB-D using Signed Distance Fields

Leonard Bruns, Patric Jensfelt

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

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (and IROS 2022). Project page: https://github.com/roym899/sdfest

iSDF: Real-Time Neural Signed Distance Fields for Robot Perception

Joseph Ortiz, Alexander Clegg, Jing Dong, Edgar Sucar, David Novotny, Michael Zollhoefer, Mustafa Mukadam

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

Comments Published in Robotics: Science and Systems (RSS) 2022. Project page: https://joeaortiz.github.io/iSDF/

Nonprehensile Riemannian Motion Predictive Control

Hamid Izadinia, Byron Boots, Steven M. Seitz

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

Comments To appear at International Symposium on Experimental Robotics (ISER)

An End-to-End Differentiable Framework for Contact-Aware Robot Design

Jie Xu, Tao Chen, Lara Zlokapa, Michael Foshey, Wojciech Matusik, Shinjiro Sueda, Pulkit Agrawal

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

Comments Robotics: Science and Systems

Knowledge-Based Hierarchical POMDPs for Task Planning

Sergio A. Serrano, Elizabeth Santiago, Jose Martinez-Carranza, Eduardo Morales, L. Enrique Sucar

专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract,journal_ref)；robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

Journal ref Journal of Intelligent & Robotic Systems 101 (2021) 1-30

Autonomous Planning Based on Spatial Concepts to Tidy Up Home Environments with Service Robots

Akira Taniguchi, Shota Isobe, Lotfi El Hafi, Yoshinobu Hagiwara, Tadahiro Taniguchi

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

Comments This paper has been accepted to Advanced Robotics

Multi-Sensor Next-Best-View Planning as Matroid-Constrained Submodular Maximization

Mikko Lauri, Joni Pajarinen, Jan Peters, Simone Frintrop

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

Comments 8 pages, 7 figures. Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters

Monte-Carlo Tree Search for Efficient Visually Guided Rearrangement Planning

Yann Labbé, Sergey Zagoruyko, Igor Kalevatykh, Ivan Laptev, Justin Carpentier, Mathieu Aubry, Josef Sivic

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

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Transferable Task Execution from Pixels through Deep Planning Domain Learning

Kei Kase, Chris Paxton, Hammad Mazhar, Tetsuya Ogata, Dieter Fox

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

Comments 7 pages, 6 figures. Conference paper accepted in International conference on Robotics and Automation (ICRA) 2020

A Deep Learning Approach to Grasping the Invisible

Yang Yang, Hengyue Liang, Changhyun Choi

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

Comments Accepted to the IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Project page: https://sites.google.com/umn.edu/grasping-invisible

2D Linear Time-Variant Controller for Human's Intention Detection for Reach-to-Grasp Trajectories in Novel Scenes

Claudio Zito, Tomasz Deregowski, Rustam Stolkin

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

Journal ref In Proc. of the Workshop on Task-Informed Grasping (TIG-II): From Perception to Physical Interaction, Robotics: Science and Systems (RSS), 2019

A Training-Free Proactive Defense Against Partial Speech Manipulation via Self-Embedding Steganography

一种无需训练的、基于自嵌入隐写术的针对部分语音操纵的主动防御方法

Yigitcan Özer, Zhe Zhang, Wanying Ge, Xin Wang, Junichi Yamagishi

机构 * National Institute of Informatics（情报信息研究所） 纠错

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

AI总结 针对部分深度伪造语音检测难题，本文提出一种无需训练的主动防御方法，通过将自嵌入策略与现有音频隐写术结合，借助编解码器修复实现检测，可与被动防御互补且数据效率高。

Comments 6 pages; 4 figures; 1 tables; accepted at Interspeech 2026

Incumbent Advantage: Brand Bias and Cognitive Manipulation Dynamics in LLM Recommendation Systems

在位优势：LLM推荐系统中的品牌偏见与认知操纵动态

Xi Chu, Yupeng Hou

机构 * Trine University（特莱恩大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 研究LLM推荐中的品牌动态，发现知名品牌在同等规格下获100%推荐（IAI=10.0），但微弱评分优势可打破垄断；权威营销语言（如虚假临床证据）以+0.17评分点的偏差剩余价值打破垄断；多品牌GEO竞争存在社会困境，集体优化降低个体收益。

Comments 16 pages, 4 figures, 11 tables

Inducing Calmness With Pocket-Sized Robotics: Reducing Movement and Heart Rate in Children through Hand-Held Tactile Interactions

用口袋大小的机器人诱导平静：通过手持触觉交互降低儿童的心率和运动

Morten Roed Frederiksen, Kasper Støy, Maja Matarić

机构 * Data Systems and Robotics, IT-University of Copenhagen（数据系统与机器人，丹麦IT大学） ； Interaction Lab, University of Southern California（交互实验室，南加州大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotics(title)；分类 cs.RO

AI总结 本研究通过手持触觉设备上的节奏振动匹配游戏，发现触觉交互能显著降低儿童的生理唤醒（心率下降3.56 bpm）和身体躁动（整体运动减少38%），从而促进平静和专注状态。

Comments 34 pages, 2 tables, 7 figures

HiTac-WAM: A Hierarchical Tactile World Action Model for Contact-Rich Robot Manipulation

HiTac-WAM：一种用于接触丰富型机器人操作的分层触觉世界动作模型

Chao Xue, Chaofan Zhang, Wenxuan Ma, 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） ； ImprintX Robotics（ImprintX机器人公司） ； 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)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出HiTac-WAM这一分层触觉世界动作模型，通过分层结构建模触觉状态的物理依赖关系，在机器人接触操作任务中提升了预测精度与操作成功率。

Comments 8 pages, 7 figures, and 3 tables

HOST:Robots Acquire Manipulation Skills in Seconds from a Single Human Video

机器人从单个人类视频中在数秒内获取操作技能

Guangyan Chen, Meiling Wang, Te Cui, Zichen Zhou, Qi Shao, Shalfun Li, Hang Su, Roy Gan, Hao Wang, Mengyin Fu, Yi Yang, Yufeng Yue

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； X SQUARE ROBOT（X方块机器人） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究提出HOST框架，通过自定位预测，使机器人能从单个人类视频数秒内获取操作技能，保留先前技能，相比零样本基线及任务50次机器人示范微调的基线，在示范次数和获取速度上优势明显。

HarvestPoint-ACT: Explicit Target Selection and Harvest-Point Conditioning for Robotic Fruit Harvesting under Occlusion

HarvestPoint-ACT：遮挡环境下机器人水果采摘的显式目标选择与采摘点条件设置

Hanying Hu, Weipeng Li, Yikun Huang, Hao Chen, Zhengtao Hu, Changcai Yang, Weiwei Wan

机构 * College of Computer and Information Sciences, Fujian Agriculture and Forestry University（福建农林大学计算机与信息学院） ； School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University（上海大学机电工程与自动化学院） ； Graduate School of Engineering Science, The University of Osaka（大阪大学工程科学研究生院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(title)；分类 cs.RO

AI总结 HarvestPoint-ACT通过显式感知目标与采摘点，结合调度器选择目标，在树冠模型上实现88%采摘成功率，重度遮挡下达75%，解决机器人水果采摘的遮挡与闭合点推断问题。

Comments Submit to IEEE ROBIO 2026

Sequential LLM Release Facilitates Manipulation in Regulated Markets

毒苹果效应：通过AI代理技术扩展战略操纵中介市场

Eilam Shapira, Moshe Tennenholtz, Roi Reichart

机构 * Faculty of Data and Decision Sciences, Technion – Israel Institute of Technology, Haifa, Israel（以色列理工学院数据与决策科学学院，海法，以色列） 纠错

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

AI总结 研究探讨了AI代理技术扩展对博弈论场景中经济影响，发现技术扩展可显著改变均衡收益与监管结果，提出'毒苹果'效应通过释放未被使用的新技术操纵监管设计，损害对手与监管公平性。

TRACT: Temporally Routed Action Chunks with Chronological Phase Authority for Contact-Rich Manipulation

TRACT：面向接触丰富型操作的、具有时间相位权限的时序路由动作块

Jiahao Liu, Kento Kawaharazuka, Tasuku Makabe, Kei Okada

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

AI总结 针对接触丰富型操作的时间不匹配问题，提出TRACT方法，通过时序路由动作块与因果响应缺陷积分器提升机器人操作性能，在真实机器人试验中取得了优于基准的任务结果。

Comments 6 pages, 3 figures

Mimir: A Neuro-Symbolic Memory System with Dynamic Grounding for Embodied Agents in Interactive Environments

Mimir：面向交互环境中具身智能体的、具备动态 grounding 的神经符号记忆系统

Haoming Xu, Zhenlin He, Hengyi Wang, Jiafeng Xu, Hao Dong

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

AI总结 本文提出Mimir，一种分离世界与任务记忆并具备动态grounding的神经符号记忆系统，在EB-ALFRED、EB-Habitat等具身任务中显著提升了智能体的长程执行成功率。

Comments 9 pages, 4 figures

Reeling It In: Flexible Needle Pick Up via Thread Manipulation for Autonomous Suturing

收线：通过线操作实现自主缝合的柔性缝针拾取

Emma Huang, Zih-Yun Chiu, Neelay Joglekar, Shanglei Liu, Michael C. Yip

机构 * University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UC San Diego Health（加州大学圣迭戈分校健康中心） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种基于缝合线辅助的自主缝针拾取框架，通过线操作实现间接拾取，可应对缝针被遮挡或不可接近等场景，提升了自主缝合的鲁棒性。

Comments Accepted to IROS 2026

Data and Learning Where it Matters for Contact-Rich Manipulation

数据与学习在高度依赖接触的操作中的关键作用

Oliver Hausdörfer, Linus Schwarz, Gabor Marko, Christian Dietz, Timo Class, Luka Hofer, Jim Yun-Jin Li, Johannes Hechtl, Ralf Römer, Angela P. Schoellig

机构 * TU Munich（慕尼黑工业大学） ； Siemens AG（西门子公司） 纠错

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

AI总结 研究针对高度依赖接触的操作中数据与学习的问题，提出结合离线深度强化学习的自动数据收集方案，仅用少量自主数据收集，在四个现实任务中平均成功率达96%，为相关任务的数据收集和精密应用高成功率奠定基础。

Comments Project webpage: https://anonymous.4open.science/w/data_and_learning_where_it_matters/

Detector Confidence Signals Presence Rather Than Occlusion in Cluttered Manipulation

检测器在杂乱操作中检测的是物体存在而非遮挡

Yuanzhi He

机构 * School of Computer Science & Informatics, Cardiff University（计算机科学与信息学院，卡迪夫大学） 纠错

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

AI总结 研究开放词汇检测器在物体被遮挡时的表现，通过与几何分割预言机配对审核其对遮挡的反映，发现其置信度与可见性无关，会误判，基于置信度的指标和门控有问题，还将效应与校准错误等联系起来并给出建议。

Comments 12 pages, 3 figure, 6 tables

Mind the Gap: Action Rebinding Attacks against Android GUI Agents

零权限操纵：我们能否信任由大型多模态模型驱动的GUI代理？

Yi Qian, Kunwei Qian, Xingbang He, Ligeng Chen, Jikang Zhang, Tiantai Zhang, Haiyang Wei, Linzhang Wang, Hao Wu, Bing Mao

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； Hornor Device Co., Ltd（Hornor设备有限公司） ； Institute of Dataspace, Hefei Comprehensive National Science Center（数据空间研究所，合肥综合性国家科学中心） 纠错

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

AI总结 研究揭示了由大型多模态模型驱动的GUI代理在Android中存在视觉原子性假设的漏洞，通过零权限攻击实现对代理执行的重新绑定，并利用意图对齐策略绕过验证门，展示了代理-操作系统集成中的安全缺陷。

Lying with Truths: Open-Channel Multi-Agent Collusion for Belief Manipulation via Generative Montage

用真理欺骗：通过生成蒙太奇进行开放式通道多智能体合谋以操纵信念

Jinwei Hu, Xinmiao Huang, Youcheng Sun, Yi Dong, Xiaowei Huang

机构 * University of Liverpool（利物浦大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了通过公开通道分发真实证据片段，利用多智能体合谋操纵信念的新威胁，提出了生成蒙太奇框架，展示了在14种LLM家族中74.4%的攻击成功率，并揭示了更强的推理能力反而增加了易受攻击的风险。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main Conference (Oral Presentation)

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 5979-5996, San Diego, California, United States, July 2026