机器人 / 具身智能

SPHaptics: A Real-Time Bidirectional Haptic Interaction Framework for Coupled Rigid-Soft Body and Lagrangian Fluid Simulation in Virtual Environments

SPHaptics：一种用于虚拟环境耦合刚体-软体和拉格朗日流体模拟的实时双向触觉交互框架

William Baumgartner, Gizem Kayar-Ceylan

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出SPHaptics框架，通过整合SPH与双向力耦合，实现刚体、变形体和拉格朗日流体的实时触觉交互，提升虚拟环境中的沉浸感。

Comments 9 pages, 9 figures

Journal ref The Visual Computer 42 (2026) 288

LLM-Based Scientific Peer Review: Methods, Benchmarks, and Reliability Challenges

基于LLM的科学同行评审：方法、基准与可靠性挑战

Thi Huyen Nguyen, Zahra Ahmadi

机构 * L3S Research Center, Leibniz University Hannover（莱布尼茨汉诺威大学L3S研究中心） ； Peter L. Reichertz Institute for Medical Informatics of TU Braunschweig and Hannover Medical School（布伦瑞克工业大学与汉诺威医学院彼得·L·赖歇茨医学信息学研究所） ； Lower Saxony Center for AI and Causal Methods in Medicine (CAIMed)（下萨克森州医学人工智能与因果方法中心（CAIMed）） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文综述了基于大语言模型的科学同行评审，聚焦批评生成与分数预测两大功能，分析了建模方法、基准评估、数据局限及鲁棒性风险，并提出了未来研究方向。

RIS-Assisted Rank Enhancement With Commodity WiFi Transceivers: Real-World Experiments

RIS辅助的商用WiFi收发器秩增强：真实世界实验

Aymen Khaleel, Aydin Sezgin

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文实验研究可重构智能表面（RIS）提升MIMO信道有效秩的能力，提出被动波束聚焦技术，在低秩和中秩场景下分别实现112%和61%的秩提升。

Comments 5 pages, 3 figures, 2 tables, accepted for publication in EuCNC (2026)

Comparative Study of Hollow-Core and Standard Optical Fibers for Astronomy

空心与标准光纤在天文学中的比较研究

Malak Galal, Oliver Pineda Suárez, Frédéric Gérôme, Benoit Debord, Fetah Benabid, Jean-Paul Kneib

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 针对光纤天文光谱仪在蓝光波段传输效率低的问题，比较了抑制耦合空心光纤（IC-HCF）与标准多模光纤的性能，通过模拟下一代望远镜光纤定位器运动造成的弯曲、扭转等损耗，评估了IC-HCF在蓝光光谱中的优势及集成可行性。

Human-on-the-Bridge: Scalable Evaluation for AI Agents

Human-on-the-Bridge: 可扩展的AI智能体评估方法

Fouad Bousetouane

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出Human-on-the-Bridge (HOB)范式，通过专家预先策划可复用的评估智能体（包括领域上下文、红队陷阱、陪审员角色等），结合ProofAgent测试框架进行多轮对抗评估，实现可扩展的AI智能体行为评估。

Comments 33 pages, 3 figures

ARTSN: Exact and Adaptive Self-triggered Traffic Scheduling for ARTS Networks

ARTSN：ARTS网络的精确自适应自触发流量调度

Ruide Cao, Shuangping Zhan, Jiashuo Lin, Yan Liu, Chenxi Ling, Yi Wang, Guoming Tang

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 针对自触发流量波动性和缺席性挑战，提出ARTSN调度范式，利用可推断到达信息实现精确离线调度，并设计自适应在线时隙释放机制，显著提升可调度性、可扩展性和效率。

Comments 11 pages. Accepted by ICDCS 2026

Benchmarking Web Agent Safety under E-commerce Deceptive Interfaces

电子商务欺骗性界面下的Web Agent安全基准测试

Zijing Shi, Meng Fang, Ling Chen

机构 * AAII, University of Technology Sydney（悉尼科技大学AAII） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出WebDecept框架，在电子商务环境中注入七种常见欺骗性界面模式，测试多模态Web Agent的安全性，发现当前Agent极易受骗且提示约束不足。

Comments Accepted to ACL 2026

On the Dynamics and State Dependent Multiple Equilibria of a Post-Buckled Ultra-Flexible Inverted Pendulum on a Rotating Hub

旋转轮毂上后屈曲超柔性倒立摆的动力学与状态依赖的多重平衡

Prasanna S Gandhi, Dhruvi Joshi, Vivek Natarajan, Ravit Anand

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 针对旋转轮毂驱动的超柔性倒立摆，采用假设模态法推导大变形动力学方程，揭示后屈曲状态下平衡点随轮毂角变化的连续状态依赖特性，并通过实验验证。

Comments 9 pages, 8 figures, Appendix

AuditFraudBench: Benchmarking Audit Judgment in Detecting Fraudulent Misstatements

AuditFraudBench：检测欺诈性错报的审计判断基准

Zhiwei Liu, Yueru He, Qing Ou, Tianlei Zhu, Xiaorui Guo, Xueqing Peng, Sophia Ananiadou

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出AuditFraudBench基准，包含利润来源归因、误导性叙述检测和欺诈模式分类三个任务，评估LLM在审计场景中识别财务欺诈的能力，发现现有模型在联合推理财务数据与披露框架方面存在困难。

Comments Work in progress

From Means to Medians: Optimal Benchmark Design

从均值到中位数：最优基准设计

Ángel Hernando-Veciana

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文通过引入随价格扭曲规模递增的可变成本和每笔操纵的固定成本，解释了传统金融采用均值基准而DeFi采用中位数基准的现象，并推导出最优基准为截尾均值。

CLIF: Cross-layer LEO-ISL Fingerprinting for Physical and Network Attack Detection in Dense LEO Constellations

CLIF：面向密集LEO星座中物理与网络攻击检测的跨层LEO-ISL指纹识别

Varun Kohli, Arijit Bhattacharjee, Samar Shailendra, Biplab Sikdar

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出一种跨层轻量行为指纹框架，融合物理层与网络层数据，在低计算开销下检测LEO星座中的欺骗、流量操纵和路由颠覆等攻击，基于马氏距离的检测器在Starlink、Kuiper和多运营商场景中分别达到99.5%、99.4%和94.8%的召回率，假阳性率低于0.7%。

Pitfalls of Evaluating Language Models with Open Benchmarks

使用开放基准评估语言模型的陷阱

Md. Najib Hasan, Md Mahadi Hassan Sibat, Mohammad Fakhruddin Babar, Souvika Sarkar, Monowar Hasan, Santu Karmaker

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文探讨了使用开放基准评估语言模型时存在的数据泄露风险，并通过构建作弊模型验证了这种风险，指出开放基准可能无法反映实际应用效果，需补充私有或动态生成的基准以维持评估的完整性。

Comments After further review, we found that the core contribution and methodology substantially overlap with previously published work. As a result, the manuscript does not provide a sufficiently distinct or original contribution in its current form. To avoid repetition in the literature and prevent possible confusion for readers, we believe withdrawal is the most appropriate action

AUDDT: A Unified Benchmark Toolkit for Audio and Speech Deepfake Detectors

AUDDT：音频与语音深度伪造检测器的统一基准工具包

Yi Zhu, Heitor R. Guimarães, Arthur Pimentel, Tiago Falk

机构 * MuSAELab（MuSAELab实验室） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出AUDDT开源基准工具包，通过整合31个数据集并自动化评估预训练检测器，系统分析了深度伪造检测在不同操作类型和录音条件下的泛化能力与性能差异。

Random Finite Set Theory and Centralized Control of Large Collaborative Swarms

随机有限集理论与大规模协作群的集中控制

Bryce Doerr, Richard Linares, Pingping Zhu, Silvia Ferrari

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出利用随机有限集理论来控制大规模协作群，通过模型预测控制和改进的迭代线性二次调节器解决集中控制问题，展示了该方法在处理不确定性和大规模代理时的有效性。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:1801.07314

Control of Large Swarms via Random Finite Set Theory

通过随机有限集理论控制大规模群体

Bryce Doerr, Richard Linares

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文利用随机有限集理论对大规模机器人群体进行建模，并采用模型预测控制方法解决控制问题，通过信息分歧度定义群体RFS与目标分布的距离，最终实现群体密度收敛到目标位置。

Ultimate Boundedness for Switched Systems with Multiple Equilibria Under Disturbances

具有多个平衡点的切换系统在扰动下的终极有界性

Sushant Veer, Ioannis Poulakakis

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文研究了具有多个平衡点的切换系统在外部扰动下的鲁棒性，证明在满足平均驻留时间下限的切换信号下，系统解最终被限制在紧集内，且该集的大小与扰动信号的上界 norm 单调相关。

Global analysis of a geometric PDAV controller by means of coordinate-free linearization

基于坐标自由线性化的几何PDAV控制器全局分析

Michalis Ramp, Evangelos Papadopoulos

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文通过全局分析与仿真技术，研究几何PDAV控制器的闭环向量场，分析其全局稳定性，预测PDAV轨迹跟踪中的复杂进动/摆动频率，为执行器选择提供工具。

Models and Framework for Adversarial Attacks on Complex Adaptive Systems

复杂适应系统中对抗攻击的模型与框架

Vahid Behzadan, Arslan Munir

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出复杂适应系统动态对抗攻击的模型与框架，通过动态、数据驱动和博弈论方法分析攻击，定义攻击、脆弱性和韧性，并通过实例展示对抗攻击的分类与模拟。

Model Predictive Control of Autonomous Mobility-on-Demand Systems

自主按需出行系统的模型预测控制

Rick Zhang, Federico Rossi, Marco Pavone

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出一种模型预测控制方法，用于优化自主按需出行系统中的车辆调度与路径规划，通过离散时间模型整合现实约束并证明算法稳定性，实验证明其在中等规模系统中能实时运行并优于传统控制策略。

Comments Extended version of ICRA16 paper, with full proofs of the theorems

The Impact of Road Configuration in V2V-based Cooperative Localization: Mathematical Analysis and Real-world Evaluation

基于V2V协同定位的道路配置影响：数学分析与现实评估

Macheng Shen, Jing Sun, Ding Zhao

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 本文研究了道路配置对协同地图匹配精度的影响，通过数学分析和实测数据验证了道路约束对定位精度的提升作用，并推导了误差表达式。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1703.02098, arXiv:1703.08818

Multi-Agent Motion Planning and Object Transportation under High Level Goals

多智能体运动规划与在高层目标下的物体运输

Christos Verginis, Dimos Dimarogonas

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出了一种混合控制框架，用于在高层目标下多智能体系统的运动规划，通过设计控制协议实现智能体和物体在预定义兴趣区域间的转换与运输，抽象为有限状态转移系统，并设计满足时序逻辑公式要求的高层多智能体计划。

Comments To appear in the World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC), Toulouse, France, July 2017

Pseudospectral Model Predictive Control under Partially Learned Dynamics

部分学习动态下的伪谱模型预测控制

Manan Gandhi, Yunpeng Pan, Evangelos Theodorou

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出一种半参数化方法，结合传统物理模型和高斯过程回归，用于处理部分学习动态下的轨迹优化问题，并在cart pole和四旋翼模拟中验证了其有效性。

Comments Accepted but withdrawn from AIAA Scitech 2017

On the summation of divergent, truncated, and underspecified power series via asymptotic approximants

通过渐近近似量求和发散、截断和欠指定的幂级数

Nathaniel S. Barlow, Christopher R. Stanton, Nicole Hill, Steven J. Weinstein, Allyssa G. Cio

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出一种紧凑且精确的方法，用于求解发散或仅知有限项幂级数的问题。通过简单的递推关系构建渐近近似量，可预测未知系数及其他重要性质，为边界层和单极问题提供新基准值。

On the reduction of generalized polylogarithms to $\text{Li}_n$ and $\text{Li}_{2,2}$ and on the evaluation thereof

关于将广义polylog函数约简为Li_n和Li_{2,2}及其评估

Hjalte Frellesvig, Damiano Tommasini, Christopher Wever

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出将广义polylog函数至多四阶表示为log、Li_n和Li_{2,2}，并提供算法和代码用于操作和数值计算，进而计算了一些之前未知的积分。

Comments 35 pages, 4 figures. Ancillary files are attached. Published version with small typos fixed and an extra formula added in App A

Study on Neural Immune PD Type Tracking Control for DC Actuating Mechanism

针对直流执行机构的神经免疫PD型跟踪控制研究

YongChol Sin, HyeGyong Sin, GyongIl Ryang

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出结合人工免疫控制与神经网络的神经免疫PD型跟踪控制方法，用于直流执行机构轨迹跟踪，通过仿真验证该方法在跟踪速度和精度上优于传统方法。

Comments 6 pages, 6 figures

Analytic formulas for the evaluation of the Pearcey integral

Pearcey积分的解析公式

Jose L. Lopez, Pedro J. Pagola

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出新的收敛或渐近展开式，补充了Pearcey积分在复平面上的评估方法，通过简化积分定义推导出更简洁的公式，并通过数值实验验证其准确性。

Comments 10 pages, 1 figure, 3 tables

A synchronous rendering of hybrid systems for designing Plant-on-a-Chip (PoC)

混合系统同步渲染用于设计芯片上植物（PoC）

Avinash Malik, Partha S Roop, Sidharta Andalam, Eugene Yip, Mark Trew

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于混合自动机的同步渲染方法，用于生成芯片上植物系统的代码，通过静态验证和同步转换实现语义保留，优于Simulink在执行时间和代码大小上。

Comments 18 pages

Nonlinear Attitude Filtering: A Comparison Study

非线性姿态滤波：一种比较研究

M. Zamani, J. Trumpf, R. Mahony

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文比较了多种非线性姿态滤波方法，通过仿真研究评估了不同初始化和测量误差下的瞬态行为和渐近收敛性，发现二次最优最小能量滤波器性能最佳。

Up and Away: A Cheap UAV Cyber-Physical Testbed (Work in Progress)

高高在上：一种廉价的无人机网络物理测试平台（工作进行中）

Ahmed Saeed, Azin Neishaboori, Amr Mohamed, Khaled Harras

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出Up and Away平台，通过抽象物理组件控制降低无人机网络物理系统实验复杂度，并提供API将仿真转换为物理实验，展示移动摄像头监控系统仿真实例。

Comments 4 pages, 3 figures

Distributed privacy-preserving network size computation: A system-identification based method

分布式隐私保护网络规模计算：基于系统识别的方法

Federica Garin, Ye Yuan

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出一种分布式算法用于计算通信代理的网络规模，无需领导者选择或全局信息，通过系统识别确定离散时间线性时不变系统的阶数，提供概率保证并适用于实际传感器或机器人网络。

Comments 52nd IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2013) (2013)