机器人 / 具身智能

HiMem-WAM: Hierarchical Memory-Gated World Action Models for Robotic Manipulation

HiMem-WAM: 用于机器人操作的分层记忆门控世界动作模型

Xiaoquan Sun, Ruijian Zhang, Chen Cao, Yihan Sun, Jiahui Chen, Zetian Xu, Bo Chen, Haijier Chen, Zhen Yang, Jiarun Zhu, Yijun Hong, JingZhe Xu, Jingrui Pang, Mingqi Yuan, Jiayu Chen

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； INFIFORCE ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

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

AI总结 提出分层记忆门控世界动作模型HiMem-WAM，通过分层潜在动作框架和边界触发记忆更新，提升长时域机器人操作的任务相关记忆与泛化鲁棒性。

Reinforced Planning with Latent World Models

基于潜世界模型的强化规划

Armin Sommer, Jannik Schilling

机构 * Pantheon Industries（万神殿工业公司） 纠错

专题命中 机器人操作 ：world model(title,abstract)；manipulation(abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 该研究提出RP1方法，将良好搜索规则强化到神经规划器中，可改进多步计划，在多个机器人任务中性能优于手工搜索算法，且效率更高。

Comments Preprint

Qwen-RobotWorld Technical Report: Unifying Embodied World Modeling through Language-Conditioned Video Generation

Qwen-RobotWorld技术报告：通过语言条件视频生成统一具身世界模型

Jie Zhang, Xiaoyue Chen, Anzhe Chen, Dayiheng Liu, Deqing Li, Gengze Zhou, Hale Yin, Haoqi Yuan, Haoyang Li, Jiahao Li, Jiazhao Zhang, Jingren Zhou, Kaiyuan Gao, Kun Yan, Lihan Jiang, Ningyuan Tang, Pei Lin, Qihang Peng, Shengming Yin, Tianhe Wu, Tianyi Yan, Xiao Xu, Yan Shu, Yanran Zhang, Ye Wang, Yi Wang, Yilei Chen, Yixian Xu, Yiyang Huang, Yuxiang Chen, Zekai Zhang, Zhendong Wang, Zixing Lei, Zhixuan Liang, Zihao Liu, Zikai Zhou, Chenxu Lv, Xiong-Hui Chen, Chenfei Wu

机构 * Qwen Team（Qwen团队） 纠错

专题命中 机器人操作 ：world model(title,abstract)；manipulation(abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 提出Qwen-RobotWorld，一种以自然语言为统一动作接口的语言条件视频世界模型，通过双流MMDiT、大规模具身世界知识语料和渐进式课程训练，在机器人操作、自动驾驶等任务中实现物理一致的未来视觉轨迹预测，在多个基准上取得最优结果。

LiLa-WAM: Lightweight Latent Reasoning World-Action Model for Robotic Manipulation

LiLa-WAM：用于机器人操控的轻量级隐式推理世界-动作模型

Fan Yang, Yuting Su, Xiaobo Wang, Yuncheng You, Fugui Fan, Yuting Wu, Minghui Wu, Chenxu Zhao, JiaHong Ning, Peiguang Jing

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

AI总结 本研究提出轻量级世界-动作模型LiLa-WAM，通过联合未来状态预测与动作生成的紧凑隐式空间设计实现端到端单GPU训练，结合视觉转换令牌完成任务指定，在RoboTwin等任务上取得90.48%的成功率，提升了机器人操控的效率与实用性。

IMBench: A Benchmark for Intuitive Robotic Manipulation

IMBench：直观机器人操作的基准测试

Anurag Maurya, Sukhvansh Jain, Prajwal Avhad, Gautham Balachandran, Ziyi Zhou, Atharva Kshirsagar, Satyam Singh, Bowen Li. Rishabh Mukund, Ritul Singh, Jatin Vira, Suvonil Chatterjee, Devesh K. Jha

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

AI总结 IMBench旨在评估直观机器人操作这一综合能力，其任务含物理结构推断与动作序列生成。通过35个任务等进行实验，发现视觉语言模型和视觉 - 语言 - 动作模型的不足，为评估和发展物理智能提供基准。

Comments Accepted to SemRob Workshop, RSS 2026. Project Website: https://imbench.org/

On the Efficiency of LoRA Fine-Tuning for Vision-Language-Action Models in Industrial Robotic Manipulation

工业机器人操作中视觉语言动作模型的LoRA微调效率研究

Finn Ferchau, Daniel Pommer, Cristian Axenie

机构 * Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm（纽伦堡乔治·西蒙·欧姆应用技术大学） ； Siemens AG（西门子股份公司） ； Fraunhofer Institute for Integrated Circuits (IIS)（弗劳恩霍夫集成电路研究所） 纠错

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

AI总结 研究工业机器人操作中VLA模型的LoRA微调效率，通过在四个精密装配任务上评估，发现特定LoRA配置不比FFT差，r = 32时性能饱和，均匀分配即可，冻结VLM等会降性能，该方法可减少VRAM且无性能损失。

Comments 12 pages, 5 figures, 3 tables. Accepted at the International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2026); to appear in Springer LNCS

Decoupled Object-Centric Video Understanding for Generating Robotic Manipulation Commands

解耦的以对象为中心的视频理解用于生成机器人操作指令

Thanh Nguyen Canh, Thanh-Tuan Tran, Haolan Zhang, Ziyan Gao, Xiem HoangVan, Nak Young Chong

机构 * School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本北陆先端科学技术大学院大学信息科学学院） ； University of Engineering and Technology, Vietnam National University（越南国立大学工程与技术大学） ； Department of Robotics, Hanyang University（汉阳大学机器人学系） 纠错

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

AI总结 提出解耦动作识别与对象选择的框架，通过TSM分类动作和对象选择算法识别任务相关对象，结合VLM生成精确指令，在Something-Something V2上显著提升性能。

Towards Soft Robotic Exogloves for Musculoskeletal Manipulation to Reduce Pain and Spasticity

迈向用于肌肉骨骼操作以减轻疼痛和痉挛的软机器人外骨骼手套

Antonia Salluce, Maeryn Erdheim, Gailen Davis, Lauren H. Sullivan, Max-William Kanz, Jacqueline Libby

机构 * Department of Mechanical Engineering, Stevens Institute of Technology（机械工程系，史蒂文斯理工学院） ； Faculty of Mechanical Engineering, Stevens Institute of Technology（机械工程学院，史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对全球众多受手部痉挛和疼痛影响者，开发能辅助行动并缓解疼痛的软机器人外骨骼手套。核心方法是定制软气动执行器，主要贡献是成功设计、制造并测试执行器，还通过试用用户验证了手套的舒适性和有效性。

Comments 8 pages, 15 figures. To be published in the IEEE RAS/EMBS 11th International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob 2026)

Representation Handoffs for OpenArm-Based Laboratory Mobile Manipulation

基于OpenArm的实验室移动操作的表示交接

Yang Shen, Chonghao Cheng, Ziyi Zhao, Jialuo Zhu, Zhenyi Yi, Qi Zhao, Jian Yang, Yuhui Shi, Chin-Teng Lin

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

AI总结 本研究提出基于OpenArm的实验室移动操作原型，通过表示交接整合多模块，可暴露部署阻碍并为具身系统整合提供调试接口。

Comments Robotics: Science and Systems (RSS) Workshop 2026

ABot-M0.5: Unified Mobility-and-Manipulation World Action Model

ABot-M0.5：统一移动与操作的世界动作模型

Ronghan Chen, Yandan Yang, Zuojin Tang, Dongjie Huo, Tong Lin, Haoning Wu, Haoyun Liu, Yuzhi Chen, Lulu Zheng, Botai Yuan, Tianlun Li, Mingxin Wang, Dekang Qi, Bin Hu, Wei Mei, Yuze Xuan, Haolong Yang, Yanqing Zhu, Mu Xu, Zhiheng Ma, Xinyuan Chang

机构 * AMAP CV Lab（AMAP CV实验室） 纠错

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

AI总结 针对移动操作任务中VLA策略缺乏世界建模、动作空间耦合及训练-推理不一致的问题，提出ABot-M0.5模型，通过三级对齐（时间粒度、动作空间、训练-测试一致性）实现细粒度控制，在长时域任务成功率和控制精度上达到最优。

Comments Code: https://github.com/amap-cvlab/ABot-Manipulation

PDDL-ART: Autonomous Symbolic Abstraction From Demonstration For Long-Horizon Robotic Manipulation Using Vision-Language Models

PDDL-ART：基于演示的自主符号抽象方法，用于使用视觉语言模型的长时程机器人操纵

Disha Kamale, Dmitry Berenson

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 PDDL-ART是一种基于VLM的框架，可自主从演示生成PDDL描述，经多阶段校正确保语义对齐，在发动机维护和家庭操纵任务上平均成功率达93.3%，优于基线规划器。

Sparse Meets Dense: Correspondence Guided Robotic Manipulation with Rigid-Deformable Interactions

稀疏与稠密结合：基于对应关系的刚-柔交互机器人操纵方法

Ziyu Zhu, Yue Chen, Xirui Liang, Hojin Bae, Yuran Wang, Zhen Yuan, Ruihai Wu, Hao Dong

机构 * School of Computer Science, PKU（北京大学计算机学院） ； School of EECS, PKU（北京大学电子工程与计算机科学学院） ； CFCS（计算与数字科学中心） 纠错

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

AI总结 针对刚-柔交互操纵任务，提出混合对应关系表征方法，结合稀疏关键点与稠密对应关系，实现少量演示下的新任务一次性迁移，实验验证其有效性与适用性。

Comments ICRA 2026 conference paper

Representation-Aligned Tactile Grounding for Contact-Rich Robotic Manipulation

用于接触丰富的机器人操作的表示对齐触觉基础

Ruilin Chen, Jingkai Jia, Tong Yang, Xinyu Zhou, Qiao Sun, Jiangwei Zhong, Shizeng Zhang, Nuo Chen, Bailin He, Wei Li, Wenqiang Zhang

机构 * 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） ； 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） ； Lenovo CTO Organization（联想首席技术官组织） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； TeleAl, 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)；分类 cs.RO

AI总结 研究接触丰富的机器人操作中，针对VLA策略不同表示作用下触觉监督应用位置不明的问题，通过线性探针分析找到可预测未来触觉状态的中间动作专家特征，引入LTP，实验证明表示对齐的触觉基础效果更佳。

RoboNav-Arm: Agentic AI-Driven Navigation and Obstacle Avoidance for Robotic Manipulator in Cluttered Environments

RoboNav-Arm：杂乱环境中机器人操纵器的智能AI驱动导航与避障

Aachal Sharma, Narendra Kumar Dhar

机构 * Centre for Artificial Intelligence and Robotics (CAIR), Indian Institute of Technology Mandi（人工智能与机器人中心（CAIR），印度曼迪理工学院） 纠错

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

AI总结 针对杂乱环境中机器人操纵器面临的挑战，提出含环境、中央协调和规划模块的安全任务执行框架，能实时检测与定位障碍物，依环境选算法规划轨迹并优化，在Gazebo Classic中评估，展现动态场景鲁棒性。

A Perception-Manipulation Robotics System for Food Cutting

一种用于食品切割的感知-操作机器人系统

Xinyuan Luo, Wenzhen Yuan

机构 * University of Illinois at 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)；robotics(title)；分类 cs.RO

AI总结 研究烹饪机器人切割任务，核心方法是用初步固定试验切割的力数据选刀，再用强化学习自适应切割，贡献是选刀模块成功率达100%，性能与人类相当。

Comments 8 pages, 6 figures

Joint Discovery of Object and Action Symbols through Effect Prediction for Robotic Manipulation Planning

通过效应预测联合发现物体与动作符号以进行机器人操作规划

Burcu Kilic, Berke Kartal, Fatih Dogangun, Erhan Oztop, Emre Ugur

机构 * Bogazici University（博阿齐奇大学） ； Ozyegin University（厄兹耶金大学） ； Osaka University（大阪大学） 纠错

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

AI总结 提出一种通过二元瓶颈层联合发现操作原语和物体类别的方法，利用预测多模态交互效应进行离散规划，在桌面重定位和堆叠任务中优于现有方法。

Lessons from the Field: A Case Study of Robotic Intervention in an Industrial Emergency

来自现场的教训：工业紧急情况中机器人干预的案例研究

Jonathan Lichtenfeld, Frederik Bark, Robert Grafe, Oskar von Stryk

机构 * SIM Group, Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学SIM组） ； German Rescue Robotics Center (DRZ)（德国救援机器人中心） 纠错

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

AI总结 本文通过化学工厂火灾后机器人成功打开危险阀门的案例，展示了救援机器人的重要性，并分析了研究平台在实际部署中的局限。

Comments Accepted final version. IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR), Galway, Ireland, October 2025

Journal ref 2025 IEEE International Symposium on Safety Security Rescue Robotics (SSRR), Galway, Ireland, 2025, pp. 160-165

ARP: Enhancing Quantized Skill Abstractions via Visual Alignment and Iterative Refinement for Robotic Manipulation

ARP：通过视觉对齐与迭代细化增强机器人操作的量化技能抽象

Yuntian Wang, Zesheng Jia, Yuhui Duan, Qibing Wang, Yang Liu, Song Wang, Siao Liu, Jin Wang

机构 * School of Future Science and Engineering, Soochow University（苏州大学未来科学与工程学院） ； Key Laboratory of General Artificial Intelligence and Large Models in Provincial Universities, Soochow University（苏州大学省高校通用人工智能与大模型重点实验室） ； College of Mechanical and Electronic Engineering, China Jiliang University（中国计量大学机电工程学院） ； College of Electronics and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； Leju Robotics（乐聚机器人） 纠错

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

AI总结 提出ARP框架，通过视觉-动作对比对齐和迭代残差头细化，解决离散量化技能中的语义弱对齐和精度损失问题，在LIBERO和Meta-World基准上达到最优性能。

ThinkingVLA: Interleaved Vision and Language Reasoning for Robotic Manipulation

ThinkingVLA：用于机器人操作的交叉视觉与语言推理

Tianyi Lu, Hui Zhang, Zijie Diao, Junke Wang, Shengqi Xu, Xingyao Lin, Guojin Zhong, Ziyi Ye, Peng Wang, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 提出ThinkingVLA，通过统一的多Transformer架构实现前向与逆向推理交织，显著提升长时域操作任务性能。

JOIN: Anchor-Grasp-Conditioned Joining via Opposition, Inference, and Navigation for Bimanual Assistive Manipulation

JOIN：通过对抗、推理和导航实现基于锚点抓取条件的双臂辅助操作连接

Drake Moore, Matt Cheng, Xiang Zhi Tan, Taşkın Padır

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出一种异构按需双臂系统JOIN，通过锚点臂与移动补臂的条件性连接，结合视觉语言模型和几何工具，解决代表性双臂日常生活任务，在实验中成功率更高且需更少人工修正。

Comments Xiang Zhi Tan and Taşkın Padır share equal advising

SARM2: Multi-Task Stage Aware Reward Modeling for Self Improving Robotic Manipulation

SARM2: 多任务阶段感知奖励建模用于自我改进的机器人操作

Qianzhong Chen, Hau Zheng, Justin Yu, Suning Huang, Jiankai Sun, Ken Goldberg, Chuan Wen, Pieter Abbeel, Yide Shentu, Philipp Wu, Mac Schwager

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出多任务阶段感知奖励模型RM，结合动作基元阶段估计器和多门控专家混合值头，为机器人操作任务提供密集逐步奖励，并基于RM构建SPIRAL框架，通过廉价自主轨迹改进VLA策略，在10任务基准上显著提升成功率。

Robot-Factored World Models via Robot Rendering

通过机器人渲染实现机器人因素分解的世界模型

Byungjun Kim, Taeksoo Kim, Hyunsoo Cha, Hanbyul Joo

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 研究动作条件视频世界模型，提出机器人因素分解的世界模型，通过动作实现和机器人渲染将特定机器人因素移出模型，解决深度模糊问题，实验表明其优于基线且能推广，还能从人类演示生成机器人操作视频。

Comments Project Page: https://bjkim95.github.io/rofacto/

DynaWM: A Base-VLA-Guided World Foundation Model for Moving-Object Manipulation

DynaWM：用于移动物体操纵的基于基础VLA的世界基础模型

Chongkei Chang, Zhidong Deng

机构 * Department of Computer Science and Technology, THUAI, Tsinghua University, Beijing 100084, China（计算机科学与技术系，THUAI，清华大学，北京100084，中国） 纠错

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

AI总结 针对移动物体操纵挑战，提出DynaWM模型，用多种编码器提取特征，联合条件流匹配DiT生成动作轨迹，构建数据集评估，相比其他模型有性能提升，消融实验验证各部分作用。

Comments 17 pages, 3 figures

HoloAgent-0: A Unified Embodied Agent Framework with 3D Spatial Memory

HoloAgent-0：具有3D空间记忆的统一具身智能体框架

Xiaolin Zhou, Liu Liu, Tingyang Xiao, Wei Feng, Fa Fu, Xinrui Meng, Xinjie Wang, Jialiang Han, Boyang Yu, Yun Du, Wei Sui, Zhizhong Su

机构 * Horizon Robotics ； D-Robotics Robotics 纠错

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

AI总结 提出HoloAgent-0统一框架，通过三层耦合结构（具身AgentOS、3D空间记忆、具身技能）实现真实机器人闭环执行，在长程导航、跨机器人协调等任务上验证有效性。

AnnotateAnything: Automatic Annotation of 3D Assets for Robot Manipulation

AnnotateAnything：面向机器人操作的3D资产自动标注

Haoran Lu, Mutian Shen, Shuyang Yu, Yu Xiao, Songling Liu, Jianshu Zhang, Shang Wu, Yue Chen, Guo Ye, Jiayi Wang, Zhaoran Wang, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出AnnotateAnything框架，通过视觉-语言标注和物理标注双流水线，自动为3D资产生成可执行操作标签，提升仿真数据收集效率和任务成功率。

V2P-Manip: Learning Dexterous Manipulation from Monocular Human Videos

V2P-Manip：从单目人类视频学习灵巧操作

Kaihan Chen, Yanming Shao, Haifeng Ji, Xiaokang Yang, Yao Mu

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

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

AI总结 提出V2P-Manip框架，从单目人类演示视频中提取具有视觉保真度和物理合理性的轨迹，通过两阶段精炼实现空间对齐与物理一致性，在TACO和OakInk基准上显著优于先前方法。

Learning Object Manipulation from Scratch via Contrastive Interaction

通过对比交互从零开始学习物体操作

Tongle Shen, Caleb Chuck, Fan Feng, Biwei Huang

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 针对对比强化学习在交互密集操作任务中表现不佳的问题，提出交互加权重采样方法，通过保留模式边界提升多模态分段非线性可达性表示，在仿真和真实机器人空气曲棍球任务中取得显著改进。

YUBI: Yielding Universal Bidigital Interface for Bimanual Dexterous Manipulation at Scale

YUBI：面向大规模双手灵巧操作的通用双指接口

Takehiko Ohkawa, Jumpei Arima, Yuki Noguchi, Masatoshi Tateno, Makoto Sugiura, Takuya Okubo, Kengo Ikeuchi, Yuma Shin, Hiroki Nishizawa, Naoaki Kanazawa, Yuki Wakayama, Daiki Fukunaga, Koshi Makihara, Tomohiro Motoda, Floris Erich, Yukiyasu Domae, Tatsuya Matsushima, Yohishiro Okumatsu, Kei Ota

机构 * AI Robot Association (AIRoA)（AI机器人协会） ； Toyota Motor Corporation（丰田汽车公司） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（国家先进工业科学与技术研究院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） ； Waseda University（早稻田大学） 纠错

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

AI总结 提出YUBI手指对齐夹爪，通过屈服式手指驱动映射实现直观、符合人体工学的双手灵巧操作数据采集，构建8434小时/120万集/119任务数据集，单策略跨多机器人迁移。

Comments Project page: https://yubi.airoa.io/

LabDex: A Hierarchical Benchmark for Dexterous Manipulation in Laboratories

LabDex：面向实验室灵巧操作的分层基准

Zhipeng Tang, Sihang Chen, Sha Zhang, Peihao Yang, Yan Liu, Wentao Zhao, Xinrui Liu, Rui Huang, Wensheng Du, Yuting Huang, Jiajun Deng, Lidian Wang, Yuan Zhang, Yanyong Zhang

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

AI总结 LabDex是面向化学实验室灵巧操作的分层基准，整合真实与仿真平台，覆盖原子技能、组合任务及长周期实验，可用于机器人学习方法的跨层级评估，为自主实验室机器人研发提供支撑。

Comments 13 pages, 3 figures

Multi-modal Interactive Control of Robotic Arm based on Offline Large Language Models

基于离线大语言模型的机械臂多模态交互控制

Hanxiao Chen

机构 * University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出“Socratic Models-ChatGLM”算法，基于离线开源大语言模型与PyBullet平台实现机械臂多模态交互控制，可降低成本并解决复杂多步骤机械操作任务。

Comments This research work has been accepted for poster presentation at ICRA 2026 MEI (Multimodal Embodied Interaction in Robots) Workshop. (Here is the workshop-version short paper.)

Journal ref https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11371765; 2025