机器人 / 具身智能

H-RDT: Human Manipulation Enhanced Bimanual Robotic Manipulation

Hongzhe Bi, Lingxuan Wu, Tianwei Lin, Hengkai Tan, Zhizhong Su, Hang Su, Jun Zhu

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

IRASim: A Fine-Grained World Model for Robot Manipulation

Fangqi Zhu, Hongtao Wu, Song Guo, Yuxiao Liu, Chilam Cheang, Tao Kong

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） 纠错

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

Comments Opensource, project website: https://gen-irasim.github.io

Journal ref ICCV 2025

Sim-and-Real Co-Training: A Simple Recipe for Vision-Based Robotic Manipulation

Abhiram Maddukuri, Zhenyu Jiang, Lawrence Yunliang Chen, Soroush Nasiriany, Yuqi Xie, Yu Fang, Wenqi Huang, Zu Wang, Zhenjia Xu, Nikita Chernyadev, Scott Reed, Ken Goldberg, Ajay Mandlekar, Linxi Fan, Yuke Zhu

机构 * UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； NVIDIA（英伟达公司） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

Comments Project website: https://co-training.github.io/

Object-Centric World Model for Language-Guided Manipulation

Youngjoon Jeong, Junha Chun, Soonwoo Cha, Taesup Kim

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

Robots Pre-train Robots: Manipulation-Centric Robotic Representation from Large-Scale Robot Datasets

Guangqi Jiang, Yifei Sun, Tao Huang, Huanyu Li, Yongyuan Liang, Huazhe Xu

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

SKT: Integrating State-Aware Keypoint Trajectories with Vision-Language Models for Robotic Garment Manipulation

Xin Li, Siyuan Huang, Qiaojun Yu, Zhengkai Jiang, Ce Hao, Yimeng Zhu, Hongsheng Li, Peng Gao, Cewu Lu

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

Lossless Adaptation of Pretrained Vision Models For Robotic Manipulation

Mohit Sharma, Claudio Fantacci, Yuxiang Zhou, Skanda Koppula, Nicolas Heess, Jon Scholz, Yusuf Aytar

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

Comments ICLR'23, Project page see https://sites.google.com/view/robo-adapters/

Robust Policies via Mid-Level Visual Representations: An Experimental Study in Manipulation and Navigation

Bryan Chen, Alexander Sax, Gene Lewis, Iro Armeni, Silvio Savarese, Amir Zamir, Jitendra Malik, Lerrel Pinto

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

Comments Extended version of CoRL 2020 camera ready. Supplementary released separately

O$^3$Afford: One-Shot 3D Object-to-Object Affordance Grounding for Generalizable Robotic Manipulation

Tongxuan Tian, Xuhui Kang, Yen-Ling Kuo

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

Comments Conference on Robot Learning (CoRL) 2025. Project website: https://o3afford.github.io/

PIN-WM: Learning Physics-INformed World Models for Non-Prehensile Manipulation

Wenxuan Li, Hang Zhao, Zhiyuan Yu, Yu Du, Qin Zou, Ruizhen Hu, Kai Xu

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy（广东人工智能与数字经济实验室） 纠错

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

Comments Robotics: Science and Systems 2025

Research Challenges and Progress in Robotic Grasping and Manipulation Competitions

Yu Sun, Joe Falco, Maximo A. Roa, Berk Calli

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

Comments Accepted for publication by IEEE Robotics and Automation Letters

EgoHumanoid: Unlocking In-the-Wild Loco-Manipulation with Robot-Free Egocentric Demonstration

EgoHumanoid: 通过无机器人眼示范解锁真实场景中的移动- manipulation

Modi Shi, Shijia Peng, Jin Chen, Haoran Jiang, Tianyu Li, Di Huang, Ping Luo, Hongyang Li, Li Chen

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

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

AI总结 本文提出EgoHumanoid框架，通过结合大量眼示范数据和少量机器人数据共同训练视觉-语言-动作策略，使机器人能够执行多样化的现实环境中的移动- manipulation任务，实验表明无机器人数据显著提升了性能，尤其在未见过的环境中表现更优。

Comments Project page: https://opendrivelab.com/EgoHumanoid

Standardization of Cloth Objects and its Relevance in Robotic Manipulation

Irene Garcia-Camacho, Alberta Longhini, Michael Welle, Guillem Alenyà, Danica Kragic, Júlia Borràs

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

Comments 2024 ICRA International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

Journal ref 2024 ICRA International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Yokohama, Japan, 2024, pp. 8298-8304

MuseVLA: An Adaptive Multimodal Sensing Vision-Language-Action Model for Robotic Manipulation

MuseVLA: 一种用于机器人操作的自适应多模态感知视觉-语言-动作模型

Xingyuming Liu, Ruichun Ma, Heyu Guo, Qixiu Li, Qingwen Yang, Lin Luo, Shiqi Jiang, Chenren Xu, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出MuseVLA模型，通过将传感器作为按需工具集成，实现自适应多模态感知；设计传感器图像统一表示，并引入数据合成流水线，在灵巧手操作任务中平均成功率80.6%，显著优于RGB-only和多模态基线。

Humanoid Everyday: A Comprehensive Robotic Dataset for Open-World Humanoid Manipulation

Humanoid Everyday：面向开放世界人形机器人操作的综合机器人数据集

Zhenyu Zhao, Hongyi Jing, Xiawei Liu, Jiageng Mao, Abha Jha, Hanwen Yang, Rong Xue, Sergey Zakharov, Vitor Guizilini, Yue Wang

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

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

AI总结 提出Humanoid Everyday数据集，包含10.3k轨迹、260个任务的多模态数据，用于人形机器人灵巧操作、人机交互和移动操作研究，并配套云评估平台。

Inductive Generalization for Robotic Manipulation

机器人操作的归纳泛化

Annabella Macaluso, Haochen Zhang, Ishaan Masilamony, Yingshan Chang, Yonatan Bisk

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出归纳泛化概念，通过轴基评估测试策略在分布外任务变体上的泛化能力，发现现有范式（如VLA模型）失败，揭示了与数据规模正交的学习挑战。

Mem-World: Memory-Augmented Action-Conditioned World Models for Persistent Robot Manipulation

Mem-World：用于持久机器人操作的内存增强动作条件世界模型

Zirui Zheng, Jiaqian Yu, Xiongfeng Peng, jun shi, Mingyi Li, Chao Zhang, Weiming Li, Dong Wang, Huchuan Lu, Xu Jia

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Samsung R&D Institute China-Beijing (SRCB)（三星中国北京研究院） 纠错

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

AI总结 提出Mem-World，通过4D腕部视角曲面元索引内存W-VMem，解决操作中因遮挡和运动导致的场景遗忘问题，实现持久世界建模，提升策略评估与改进效果。

ProgressVLA: Progress-Guided Diffusion Policy for Vision-Language Robotic Manipulation

ProgressVLA: 用于视觉-语言机器人操控的进展引导扩散策略

Hongyu Yan, Qiwei Li, Jiaolong Yang, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） ； Microsoft Research Asia (MSRA)（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出ProgressVLA模型，通过鲁棒的进展估计和可微进展引导方法提升机器人操控任务的成功率和泛化能力。

MetaWorld-X: Hierarchical World Modeling via VLM-Orchestrated Experts for Humanoid Loco-Manipulation

MetaWorld-X: 通过VLM协调的专家实现人形机器人的分层世界建模

Yutong Shen, Hangxu Liu, Penghui Liu, Jiashuo Luo, Yongkang Zhang, Rex Morvley, Chen Jiang, Jianwei Zhang, Lei Zhang

机构 * University of Hamburg（汉堡大学） ； School of Information Science and Technology, Beijing University of Technology（信息科学与技术学院，北京理工大学） ； School of Information Science and Engineering, Fudan University（信息科学与工程学院，复旦大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

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

AI总结 MetaWorld-X通过VLM协调的专家实现人形机器人分层世界建模，解决loco-manipulation任务中的控制策略泛化问题。

Comments 8 figures, https://syt2004.github.io/metaworldX/

Interactive Imitation Learning for Dexterous Robotic Manipulation: Challenges and Perspectives -- A Survey

交互模仿学习在灵巧机械手操作中的应用：挑战与展望——综述

Edgar Welte, Rania Rayyes

机构 * Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

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

AI总结 本文综述了交互模仿学习在灵巧机械手操作中的挑战与前景，探讨了该方法在提升机器人灵巧操作能力方面的潜力与改进方向。

Comments 27 pages, 4 figures, 3 tables

AdaWorldPolicy: World-Model-Driven Diffusion Policy with Online Adaptive Learning for Robotic Manipulation

AdaWorldPolicy：基于世界模型的扩散策略与在线自适应学习的机器人操控

Ge Yuan, Qiyuan Qiao, Jing Zhang, Dong Xu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beihang University（北航大学） 纠错

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

AI总结 AdaWorldPolicy通过结合世界模型和在线自适应学习，实现机器人操控的高效动态适应。

Comments Homepage: https://AdaWorldPolicy.github.io

GR-RL: Going Dexterous and Precise for Long-Horizon Robotic Manipulation

GR-RL：为长周期机械操作实现灵活与精确

Yunfei Li, Xiao Ma, Jiafeng Xu, Yu Cui, Zhongren Cui, Zhigang Han, Liqun Huang, Tao Kong, Yuxiao Liu, Hao Niu, Wanli Peng, Jingchao Qiao, Zeyu Ren, Haixin Shi, Zhi Su, Jiawen Tian, Yuyang Xiao, Shenyu Zhang, Liwei Zheng, Hang Li, Yonghui Wu

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 GR-RL通过多阶段训练管道，将通用VLA策略转化为擅长长周期精确操作的专家策略，成功实现自主系鞋带任务。

Image Generation as a Visual Planner for Robotic Manipulation

图像生成作为机器人操作的视觉规划器

Ye Pang

机构 * Southern China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用图像生成模型作为机器人视觉规划器，通过轻度微调实现时间连贯的机器人操作视频生成。

Comments 11 pages 9 figures Under review at CVPR 2026

Rethinking Progression of Memory State in Robotic Manipulation: An Object-Centric Perspective

重新思考机器人操作中记忆状态的演进：以对象为中心的视角

Nhat Chung, Taisei Hanyu, Toan Nguyen, Huy Le, Frederick Bumgarner, Duy Minh Ho Nguyen, Khoa Vo, Kashu Yamazaki, Chase Rainwater, Tung Kieu, Anh Nguyen, Ngan Le

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

AI总结 本文提出Embodied-SlotSSM框架，用于解决机器人操作中非马尔可夫推理问题，通过槽位状态空间建模和关系编码器实现时间可扩展的视觉-语言-动作推理。

Comments Accepted at AAAI 2026

Rethinking Bimanual Robotic Manipulation: Learning with Decoupled Interaction Framework

Jian-Jian Jiang, Xiao-Ming Wu, Yi-Xiang He, Ling-An Zeng, Yi-Lin Wei, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, China（中山大学计算机科学与工程学院） ； Peng Cheng Laboratory, China（鹏城实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部人工智能与先进计算重点实验室） ； Guangdong Province Key Laboratory of Information Security Technology, China（广东省信息安全技术重点实验室） ； Imperial-X Initiative and Department of Bioengineering, Imperial College London, U.K.（帝国理工学院生物工程系） 纠错

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

Comments 15 pages, 8 figures

SE(3)-PoseFlow: Estimating 6D Pose Distributions for Uncertainty-Aware Robotic Manipulation

Yufeng Jin, Niklas Funk, Vignesh Prasad, Zechu Li, Mathias Franzius, Jan Peters, Georgia Chalvatzaki

机构 * Department of Computer Science, TU Darmstadt（图宾根大学计算机科学系） ； Honda Research Institute Europe GmbH（本田欧洲研究院） ； DFKI, Research Department SAIROL（德累斯顿人工智能研究所） 纠错

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

Two-Steps Diffusion Policy for Robotic Manipulation via Genetic Denoising

Mateo Clemente, Leo Brunswic, Rui Heng Yang, Xuan Zhao, Yasser Khalil, Haoyu Lei, Amir Rasouli, Yinchuan Li

机构 * Huawei Technologies Canada（华为技术加拿大） 纠错

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

Comments 16 pages, 11 figure, 2 tables, accepted at Neurips 2025

RoboPilot: Generalizable Dynamic Robotic Manipulation with Dual-thinking Modes

Xinyi Liu, Mohammadreza Fani Sani, Zewei Zhou, Julius Wirbel, Bahram Zarrin, Roberto Galeazzi

机构 * Microsoft, Denmark（微软公司，丹麦） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

Learning Precise Affordances from Egocentric Videos for Robotic Manipulation

Gen Li, Nikolaos Tsagkas, Jifei Song, Ruaridh Mon-Williams, Sethu Vijayakumar, Kun Shao, Laura Sevilla-Lara

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

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

Comments ICCV 2025

MALMM: Multi-Agent Large Language Models for Zero-Shot Robotics Manipulation

Harsh Singh, Rocktim Jyoti Das, Mingfei Han, Preslav Nakov, Ivan Laptev

机构 * 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 ：robotics(title,abstract)；manipulation(title,abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

Comments 48 pages