机器人 / 具身智能

Bandwidth-Efficient Multi-Agent Communication through Information Bottleneck and Vector Quantization

通过信息瓶颈和向量量化实现带宽高效的多智能体通信

Ahmad Farooq, Kamran Iqbal

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Arkansas at Little Rock（电气与计算机工程系，阿肯色大学小岩分校） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究通过信息瓶颈与向量量化方法，实现多智能体通信的带宽高效优化，提升协调性能并减少带宽消耗。

Comments Accepted at IEEE ICRA 2026, Vienna, Austria. 8 pages, 4 figures, 4 tables. v2: replaces v1 with the accepted camera-ready version and corrects a typo in the bandwidth reduction (41.4% -> 71.4%) in the abstract, Sec. I, Fig. 2 caption, Sec. VI and Sec. VII. Sec. V-A and Table I (800 vs 2800 bits/episode) were already correct; no results or conclusions changed

Rule-VLN: Bridging Perception and Compliance via Semantic Reasoning and Geometric Rectification

规则导向的视觉语言导航：通过语义推理和几何校正弥合感知与合规性

Jiawen Wen, Penglei Sun, Wenjie Zhang, Suixuan Qiu, Weisheng Xu, Xiaofei Yang, Xiaowen Chu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Guangzhou University（广州大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出Rule-VLN，首个大规模城市规则合规导航基准，通过语义推理和几何校正模块提升导航安全性，实验表明该模块显著提升导航能力。

RoboLab: A High-Fidelity Simulation Benchmark for Analysis of Task Generalist Policies

RoboLab：一种高保真模拟基准，用于分析任务通用策略

Jenai Xuning Yang, Rishit Dagli, Alex Zook, Hugo Hadfield, Ankit Goyal, Stan Birchfield, Fabio Ramos, Jonathan Tremblay

机构 * NVIDIA ； University of Toronto（多伦多大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract,journal_ref)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 RoboLab通过高保真模拟环境评估任务通用策略的真实泛化能力，提供120个任务的视觉、程序和关系能力测试，揭示当前最佳模型的性能差距。

Journal ref Robotics: Science and Systems XXII, Sydney, Australia, 2026

MemoBench: Benchmarking World Modeling in Dynamically Changing Environments

MemoBench: 动态变化环境中的世界建模基准测试

Haoyu Chen, Kaichen Zhou, Hang Hua, Kaile Zhang, Jingwen Qian, Wufei Ma, Haonan Chen, Chunjiang Liu, Yizhou Zhao, Xiaoyuan Wang, Weiyue Li, Alan Yuille, Paul Pu Liang, Yilun Du

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Boston University（波士顿大学） ； Google（谷歌） ； JHU（约翰霍普金斯大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Kempner Institute（肯普纳研究所） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出MemoBench基准，通过目标消失-重现范式评估视频生成模型在动态环境中的记忆一致性，涵盖合成与真实场景，揭示现有模型的关键挑战。

Geometric Formulation of Unified Force-Impedance Control on SE(3) for Robotic Manipulators

基于SE(3)的机器人统一力-阻抗控制的几何公式化

Joohwan Seo, Nikhil Potu Surya Prakash, Soomi Lee, Arvind Kruthiventy, Megan Teng, Jongeun Choi, Roberto Horowitz

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

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种在SE(3)流形上的阻抗控制框架，通过能量罐增强实现力跟踪与无源性，并解决非因果实现问题，继承SE(3)不变性以提高学习效率。

Dissecting Embodied Abilities in Multimodal Language Models through Skill-level Evaluation and Diagnosis

通过技能级评估与诊断解构多模态语言模型的具身能力

Yu Qi, Haibo Zhao, Ziyu Guo, Siyuan Ma, Ziyan Chen, Yaokun Han, Renrui Zhang, Zitiantao Lin, Yizhe Zhu, Shiji Xin, Yijian Huang, Boce Hu, Kai Cheng, Peiheng Wang, Jiazheng Liu, Jiayi Zhang, Yizhe Zhu, Wenqing Wang, Yiran Qin, Haojie Huang, Lawson L. S. Wong

机构 * Northeastern University, Boston, MA, USA ； The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China ； Peking University, Beijing, China ； Westlake University, Hangzhou, China ； Harvard University, Cambridge, MA, USA ； Purdue University, West Lafayette, IN, USA ； University of Oxford, Oxford, United Kingdom 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出BEAR基准，通过分解具身任务为14个原子技能进行细粒度评估，发现感知能力是推理失败的主要瓶颈，并提出BEAR-Agent多模态对话代理，显著提升具身技能性能。

Comments Accepted to ICML 2026

Vision-Language-Policy Model for Dynamic Robot Task Planning

用于动态机器人任务规划的视觉-语言-策略模型

Jin Wang, Kim Tien Ly, Jacques Cloete, Jin Jin, Nikos Tsagarakis, Ioannis Havoutis

机构 * Dynamic Robot Systems Group, Oxford Robotics Institute, University of Oxford（牛津大学机器人研究所动态机器人系统组） ； Humanoids and Human-Centered Mechatronics (HHCM), Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究所人形与以人为中心的机电系统） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 针对机器人在非结构化环境中自然语言命令与自主执行衔接难题，提出基于视觉-语言模型的VLP框架，能解释指令、整合推理生成行为策略，还可动态调整策略，实验证明其有强大规划自主性和跨实体泛化能力。

CaLiSym: Learning Symplectic Dynamics of Real-World Systems through Structured Canonical Lifts

CaLiSym：通过结构化规范提升学习现实世界系统的辛动力学

Aristotelis Papatheodorou, Pranav Vaidhyanathan, Natalia Ares, Ioannis Havoutis, Gerard J. Milburn

机构 * Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； School of Mathematics and Physics, University of Sussex（萨塞克斯大学数学与物理系） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 研究针对物理学习局限，引入CaLiSym框架，通过结构化规范提升将辛学习扩展到含能量动量交换的机器人系统。用广义岭SympNet预测器实例化，实验表明该方法能改进分布外自回归预测，保持辛形式，为现实机器人系统提供几何保持动力学模型。

Comments 19 pages, 4 figures, 5 tables

Spherical-GOF: Geometry-Aware Panoramic Gaussian Opacity Fields for 3D Scene Reconstruction

球面-GOF：面向3D场景重建的几何感知全景高斯不透明场

Zhe Yang, Guoqiang Zhao, Sheng Wu, Kai Luo, Kailun Yang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（人工智能与机器人学院，湖南大学） ； National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，湖南大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 Spherical-GOF通过球面高斯不透明场实现全景图像的高效渲染，提升3D场景重建的几何一致性和光度质量。

Comments Accepted to IEEE/RSJ IROS 2026. The source code and dataset will be released at https://github.com/1170632760/Spherical-GOF

EgoSim: Egocentric World Simulator for Embodied Interaction Generation

EgoSim：用于具身交互生成的视角世界模拟器

Jinkun Hao, Mingda Jia, Ruiyan Wang, Hongrui Zhu, Jiafei Cao, Xihui Liu, Ran Yi, Lizhuang Ma, Jiangmiao Pang, Xudong Xu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 EgoSim通过建模可更新的世界状态，解决现有视角模拟器在3D grounding和动态更新上的不足，生成空间一致的交互视频并支持跨具身迁移。

Comments Project Page: egosimulator.github.io

A Scalable Whole-body Motion Transfer via Implicit Kinodynamic Motion Retargeting

可扩展的全身运动迁移：基于隐式动力学运动重定向

Xingyu Chen, Hanyu Wu, Sikai Wu, Mingliang Zhou, Diyun Xiang, Haodong Zhang, Yangchen Zhou, Yukang Gao, Yi Gu, Renjing Xu

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Xiaomi Robotics Lab（小米机器人实验室） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出隐式动力学运动重定向（IKMR），利用骨架图卷积双自编码器将人体与机器人运动映射到共享拓扑潜空间，结合物理信息精炼实现高速、鲁棒的运动数据转换，解决噪声与计算瓶颈。

Comments RSS 2026 Workshop. Webpage: https://cybercal.github.io/webpage.ikmr

You've Got a Golden Ticket: Improving Generative Robot Policies With A Single Noise Vector

你有一张金票：用单一噪声向量改进生成式机器人策略

Omkar Patil, Ondrej Biza, Thomas Weng, Karl Schmeckpeper, Wil Thomason, Xiaohan Zhang, Kausik Sivakumar, Robin Walters, Nakul Gopalan, Sebastian Castro, Stephen Hart, Eric Rosen

机构 * Robotics and AI Institute（机器人与人工智能研究所） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；robot policy(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出用固定初始噪声替换高斯采样，通过蒙特卡洛搜索找到“金票”，无需训练即可提升预训练扩散/流匹配策略在46/51个任务中的成功率，最高提升55%。

Comments 34 pages, 14 figures, 12 tables

From Discrete Plans to Real-World Execution: A World-Model-Driven Framework for Execution-Aware Multi-Agent Path Finding

从离散规划到真实世界执行：一种面向执行感知的多智能体路径规划的世界模型驱动框架

Jingtian Yan, Shuai Zhou, He Jiang, Stephen F. Smith, Jiaoyang Li

机构 * IEEE Publication Technology Group（IEEE出版技术组） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出ExecTimeNet世界模型预测离散MAPF方案在物理机器人上的执行状态，并基于此构建REMAP框架和ESADG优化方法，在仿真和实物实验中分别减少高达21%和15.3%的执行延迟。

Grounding Robot Generalization in Training Data via Retrieval-Augmented VLMs

通过检索增强的视觉语言模型实现机器人在训练数据中的泛化

Jensen Gao, Dorsa Sadigh, Sandy Huang, Dhruv Shah

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract,comments)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出RADAR框架，通过检索和视觉语言模型分析，评估机器人策略在不同场景下的泛化能力，验证了其在大规模数据集中的有效性。

Comments IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

RSLCPP -- Deterministic Simulations Using ROS 2

RSLCPP——使用ROS 2进行确定性仿真

Simon Sagmeister, Marcel Weinmann, Phillip Pitschi, Markus Lienkamp

机构 * Technical University of Munich, Germany（慕尼黑技术大学） ； School of Engineering & Design, Department of Mobility Systems Engineering, Institute of Automotive Technology（工程与设计学院，移动系统工程系，汽车技术研究所） ； School of Engineering & Design, Department of Engineering Physics and Computation, Institute of Automatic Control（工程与设计学院，工程物理与计算系，自动控制研究所） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract,comments)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对ROS异步多进程设计导致仿真结果不可复现的问题，提出RSLCPP库，通过确定性回调执行实现跨平台可复现仿真，无需修改现有节点代码。

Comments Accepted for publication at the 'IEEE Robotics and Automation Practice'

Governable Individuals: An Identity Layer for Embodied Agents That Keep Learning

可治理个体：用于持续学习的具身智能体的身份层

Xue Qin, Simin Luan, Cong Yang, Zhijun Li

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title)

AI总结 研究具身人工智能中持续智能体的治理问题，提出可治理个体概念，其能力可变，权限等只能通过特定签名生命周期转换扩展，经测试发现仅学习判断和行为测试不足，需架构性承载层，还介绍了相关抽象概念、机制及开放问题。

Comments Perspective paper. Companion technical report with proofs and empirical evaluation to be posted separately on arXiv

Food4All: An Agentic Framework and Benchmark for Food Resource Navigation with Adaptive User Understanding

Food4All: 一种具有自适应用户理解能力的食物资源导航智能体框架与基准

Yiyang Li, Weixiang Sun, Tianyi Ma, Kaiwen Shi, Zheyuan Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（诺特大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(title)

AI总结 提出Food4All框架，结合食物搜索工具与300个多轮评估任务，在686个印第安纳食物资源上评估六种大语言模型，诊断其在约束条件处理和非理想用户交互中的不足。

Comments We have further refined the benchmark construction and experimental presentation to improve clarity and consistency. The revised version includes updated task design, food-resource data, and evaluation details to better align the benchmark with the intended food resource referral setting. These changes provide a more precise presentation of the experimental findings

The Synthetic Web: Adversarially-Curated Mini-Internets for Diagnosing Epistemic Weaknesses of Language Agents

合成网络：用于诊断语言代理知识弱点的对抗性定制迷你互联网

Shrey Shah, Levent Ozgur

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出合成网络基准测试，通过对抗性内容测试揭示语言代理在处理冲突信息时的弱点，为高风险领域中的可靠代理开发提供评估框架。

Comments This version includes a revised manuscript presentation and formatting, expanded methodological and experimental details, enhanced reproducibility documentation, and improved benchmark framing and evaluation descriptions

JailWAM: Jailbreaking World Action Models in Robot Control

JailWAM: 在机器人控制中对World Action Models进行劫持

Hanqing Liu, Songping Wang, Jiahuan Long, Jiacheng Hou, Jialiang Sun, Chao Li, Yang Yang, Wei Peng, Xu Liu, Tingsong Jiang, Yao Mu, Wen Yao

机构 * MoE key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院教育部重点实验室） ； PR Lab, Nanjing University（南京大学PR实验室） ； Defense Innovation Institute, Chinese Academy of Military Science（军事科学院国防创新研究院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出JailWAM框架，通过三级安全分类体系和三个核心组件，系统评估WAM的安全性，实验表明其能有效暴露物理漏洞，攻击成功率高达84.2%。

Vision-Reasoning-Guided Occlusion Removal from Light Fields

视觉推理引导的光场遮挡去除

Mohamed Youssef, Oliver Bimber

机构 * Johannes Kepler University（约翰·开普勒大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出结合光场积分与视觉语言模型的框架，通过多视图融合和语义先验恢复被遮挡场景，在合成和真实数据上取得最优性能。

3D Scene Generation: A Survey

3D场景生成：一项综述

Haozhe Xie, Beichen Wen, Zhaoxi Chen, Fangzhou Hong, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学S实验室） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；embodied AI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本综述系统梳理3D场景生成的四大范式方法，分析其技术基础与挑战，展望物理感知生成等方向，为该领域发展提供参考。

Comments Accepted by IJCV. Project Page: https://github.com/hzxie/Awesome-3D-Scene-Generation

EsaacSim: A Multimodal Event Camera Add-on for NVIDIA Isaac Sim

EsaacSim：适用于NVIDIA Isaac Sim的多模态事件相机附加组件

Ignacio Bugueno-Cordova, Malte Kuhlmann, Nicolás Navarro-Guerrero, Miguel Campusano, Rodrigo Verschae

机构 * Leibniz Universität Hannover（莱布尼茨汉诺威大学） ； L3S Research Center（L3S研究中心） ； University of Southern Denmark（南丹麦大学） ； University of Chile（智利大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出适用于NVIDIA Isaac Sim的多模态事件相机附加组件EsaacSim，可实现多模态事件相机在线仿真，在多种分辨率下具备高效性能，支持机器人研究的多模态仿真与合成数据生成。

Journal ref The 19th European Conference on Computer Vision Workshops (ECCVW 2026); Workshop on Neuromorphic Vision (NeVi)

SynthRender and I-AsSET: Open-Source Framework and Dataset for Bidirectional Sim-Real Transfer in Industrial Object Perception

SynthRender 和 IRIS：用于工业物体感知双向仿真-现实迁移的开源框架和数据集

Jose Moises Araya-Martinez, Thushar Tom, Adrián Sanchis Reig, Pablo Rey Valiente, Jens Lambrecht, Jörg Krüger

机构 * Technical University Berlin, Industrial Automation Technology（柏林技术大学，工业自动化技术） ； Mercedes-Benz AG, Future Manufacturing Technologies（梅赛德斯-奔驰公司，未来制造技术） ； Technical University Braunschweig, Institute for Cognitive Robotics（不伦瑞克技术大学，认知机器人研究所） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SynthRender和IRIS，通过合成数据生成与结构化评估，系统研究双向仿真-现实迁移，提供32类数据集和CAD模型，实现高效合成训练与工业应用。

ClothTransformer: Unified Latent-Space Transformers for Scalable Cloth Simulation

ClothTransformer: 用于可扩展布料模拟的统一潜空间变换器

Yu Zhang, Yidi Shao, Wenqi Ouyang, Yushi Lan, Zhexin Liang, Chengrui Wu, Xudong Xu, Xingang Pan

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学S实验室，南洋理工大学，新加坡） ； Feeling AI ； University of Oxford（牛津大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ClothTransformer，通过将布料模拟重构为潜空间中的自回归序列建模，使用统一Transformer架构处理多种场景，实现比现有方法低4-9倍的误差，并引入可扩展潜空间公式和穿透自由数据集。

UniPhysGen: Unified Physical Grounding for Simulation-Ready 3D Assets

UniPhysGen：用于可模拟3D资产的统一物理基础

Xian Li, Rong Wei, Lujie Yang, Haolin Huang, Junyuan Fang, Siliang Tang, Jun Xiao, Rui Tang, Juncheng Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Manycore Tech Inc.（众核科技公司） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对现有3D资产缺乏统一物理语义问题，提出UniPhys框架及UniPhysGen模型，通过联合推理关节语义和固有物理属性，减轻几何捷径偏差，经实验验证其性能先进，生成资产可用于机器人模拟环境。

Comments 39 pages, 12 figures

Digital-physical testbed for ship autonomy studies in the Marine Cybernetics Laboratory basin

海洋控制实验室流域船舶自主研究的数字物理试验台

Emir Cem Gezer, Mael Korentin Ivan Moreau, Anders Sandneseng Høgden, Dong Trong Nguyen, Roger Skjetne, Asgeir Sørensen

机构 * Department of Marine Technology, Norwegian University of Science and Technology - NTNU（海洋技术系，挪威科学技术大学 - NTNU） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对MASS算法测试难题，开发数字物理试验台，含小型模型船等设施，建立从低保真到高保真的设计验证流程，能实现不同尺度验证，展示了其在船舶自主GNC算法测试上的进展与有效性。

Breaking Déjà Vu: Independent Auditing of Visual Place Recognition through Vision-Language Reasoning

打破似曾相识：通过视觉语言推理对视觉场所识别进行独立审计

Sania Waheed, Michael Milford, Sarvapali D. Ramchurn, Shoaib Ehsan

机构 * School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） ； School of Electrical Engineering and Computer Science, Queensland University of Technology（昆士兰科技大学电气工程与计算机科学学院） ； School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex（埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对视觉场所识别中图像匹配阈值在环境变化下不可靠的问题，引入视觉场所识别审计框架，利用视觉语言模型通过联合推理评估检索匹配，经实验验证该方法有效提升召回率并降低误接受率。

RoboDesign1M: A Large-scale Dataset for Robot Design Understanding

RoboDesign1M：用于机器人设计理解的大规模数据集

Tri Le, Toan Nguyen, Quang Tran, Quang Nguyen, Baoru Huang, Hoan Nguyen, Minh Nhat Vu, Tung D. Ta, Anh Nguyen

机构 * FPT Software AI Center（FPT软件人工智能中心） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； University of Information Technology（信息技术大学） ； Automation & Control Institute（自动化与控制研究所） ； Department of Creative Informatics（创意信息系） ； Faculty of Environment and Information Studies（环境与信息科学系） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对机器人设计领域缺乏大规模数据集的问题，介绍了含100万个样本的RoboDesign1M数据集，提出半自动数据收集管道，经多项实验评估，该数据集可推动机器人设计理解研究及相关自动化发展。

Comments 8 pages, accepted to IROS 2026

XR-1: Towards Versatile Vision-Language-Action Models via Learning Unified Vision-Motion Representations

XR-1：通过学习统一的视觉-运动表示实现多功能的视觉-语言-动作模型

Shichao Fan, Kun Wu, Zhengping Che, Xinhua Wang, Di Wu, Fei Liao, Ning Liu, Yixue Zhang, Zhen Zhao, Zhiyuan Xu, Meng Li, Qingjie Liu, Shanghang Zhang, Min Wan, Jian Tang

机构 * Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics, Beijing, China（北京人形机器人创新中心，北京，中国） ； School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学机械工程及自动化学院，北京，中国） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, SCSE, Beihang University, Beijing, China（虚拟现实技术与系统国家重点实验室，SCSE，北京航空航天大学，北京，中国） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机科学学院，北京大学，北京，中国） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 XR-1通过学习统一的视觉-运动表示，解决视觉-语言-动作模型在低级动作生成和跨数据源领域差距的挑战，提出三阶段训练方法并验证了其在多种机器人和任务上的优越性能。

Comments Accepted to ICML2026 as Oral

SilvaScenes: Tree Detection and Species Classification from Under-Canopy Images in Natural Forests

SilvaScenes：自然森林冠层下图像中的树木检测与物种分类

David-Alexandre Duclos, William Guimont-Martin, Gabriel Jeanson, Arthur Larochelle-Tremblay, Martine Lapointe, Théo Defosse, Frédéric Moore, Philippe Nolet, François Pomerleau, Philippe Giguère

机构 * Northern Robotics Laboratory, Université Laval（北方机器人实验室，拉瓦尔大学） ； Département des sciences du bois et de la forêt, Université Laval（林业与木材科学系，拉瓦尔大学） ； Institut des Sciences de la Forêt tempérée, Université du Québec en Outaouais（温带森林科学研究所，魁北克outsouais大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 针对深度学习发展下森林自动化需求，提出SilvaScenes数据集，用于自然森林冠层下图像的树种实例分割，评估显示树干分割可行，物种分割有挑战，还指出关键问题及图像分辨率的作用。

Comments 14 pages, 8 figures