机器人 / 具身智能

A versatile robotic hand with 3D perception, force sensing for autonomous manipulation

Nikolaus Correll, Dylan Kriegman, Stephen Otto, James Watson

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

Comments RSS Workshop on Perception and Manipulation Challenges for Warehouse Automation, Daejeon, Korea

Enhancing Dexterity in Robotic Manipulation via Hierarchical Contact Exploration

Xianyi Cheng, Sarvesh Patil, Zeynep Temel, Oliver Kroemer, Matthew T. Mason

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

Comments The IEEE Robotics and Automation Letters

Bayesian Multi-Task Learning MPC for Robotic Mobile Manipulation

Elena Arcari, Maria Vittoria Minniti, Anna Scampicchio, Andrea Carron, Farbod Farshidian, Marco Hutter, Melanie N. Zeilinger

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

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

ToolFlowNet: Robotic Manipulation with Tools via Predicting Tool Flow from Point Clouds

Daniel Seita, Yufei Wang, Sarthak J. Shetty, Edward Yao Li, Zackory Erickson, David Held

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

Comments Conference on Robot Learning (CoRL), 2022. Supplementary material is available at https://sites.google.com/view/point-cloud-policy/home

Robotic Perception in Agri-food Manipulation: A Review

Jack Foster, Mazvydas Gudelis, Amir Ghalamzan Esfahani

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

Comments accepted to Task-Informed Grasping: Agri-Food manipulation (TIG-III) workshop

Learning Multi-step Robotic Manipulation Policies from Visual Observation of Scene and Q-value Predictions of Previous Action

Sulabh Kumra, Shirin Joshi, Ferat Sahin

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

Comments 7 pages, 3 figures, IEEE Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2022. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2103.01434

OCRTOC: A Cloud-Based Competition and Benchmark for Robotic Grasping and Manipulation

Ziyuan Liu, Wei Liu, Yuzhe Qin, Fanbo Xiang, Minghao Gou, Songyan Xin, Maximo A. Roa, Berk Calli, Hao Su, Yu Sun, Ping Tan

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

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, 2021

Towards Complex and Continuous Manipulation: A Gesture Based Anthropomorphic Robotic Hand Design

Li Tian, Hanhui Li, Qifa Wang, Xuezeng Du, Jialin Tao, Jordan Sia Chong, Nadia Magnenat Thalmann, Jianmin Zheng

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

Comments 8 pages, 9 figures, 3 tables, accepted by IEEE Robotics and Automation Letters

Learning Stable Normalizing-Flow Control for Robotic Manipulation

Shahbaz Abdul Khader, Hang Yin, Pietro Falco, Danica Kragic

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

Comments To be presented at IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2021

kPAM 2.0: Feedback Control for Category-Level Robotic Manipulation

Wei Gao, Russ Tedrake

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

Comments IEEE Robotics and Automation Letter. The video demo is on https://sites.google.com/view/kpam2/

RUR53: an Unmanned Ground Vehicle for Navigation, Recognition and Manipulation

Nicola Castaman, Elisa Tosello, Morris Antonello, Nicola Bagarello, Silvia Gandin, Marco Carraro, Matteo Munaro, Roberto Bortoletto, Stefano Ghidoni, Emanuele Menegatti, Enrico Pagello

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

Comments This article has been accepted for publication in Advanced Robotics, published by Taylor & Francis

Feature-Based Transfer Learning for Robotic Push Manipulation

Jochen Stüber, Marek Kopicki, Claudio Zito

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

Journal ref Proceeding of IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2018

Learning Robotic Manipulation of Granular Media

Connor Schenck, Jonathan Tompson, Dieter Fox, Sergey Levine

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

Comments Proceedings of the Conference on Robot Learning 2017 (CoRL) (to appear)

Demonstration-Free Robotic Control via LLM Agents

无需演示的机器人控制 via LLM 代理

Brian Y. Tsui, Alan Y. Fang, Tiffany J. Hwu

机构 * independent researchers（独立研究人员） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；embodied agent(abstract)；manipulation(abstract)

AI总结 本文提出FAEA框架，利用通用大语言模型实现无需演示的机器人操控，通过迭代推理生成操控策略，在多个基准测试中取得高成功率，展示了通用代理在任务规划中的有效性。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities

Sai Vemprala, Rogerio Bonatti, Arthur Bucker, Ashish Kapoor

专题命中 机器人操作 ：robotics(title,abstract)；embodied agent(abstract)；manipulation(abstract)；navigation(abstract)

MQA: Answering the Question via Robotic Manipulation

Yuhong Deng, Di Guo, Xiaofeng Guo, Naifu Zhang, Huaping Liu, Fuchun Sun

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

Comments has been accepted by Robotics: Science and Systems 2021

Journal ref Robotics: Science and System (RSS2021)

ProcTHOR: Large-Scale Embodied AI Using Procedural Generation

Matt Deitke, Eli VanderBilt, Alvaro Herrasti, Luca Weihs, Jordi Salvador, Kiana Ehsani, Winson Han, Eric Kolve, Ali Farhadi, Aniruddha Kembhavi, Roozbeh Mottaghi

专题命中 机器人操作 ：embodied AI(title,abstract)；embodied agent(abstract)；manipulation(abstract)；navigation(abstract)

Comments ProcTHOR website: https://procthor.allenai.org

Scalable Unseen Objects 6-DoF Absolute Pose Estimation with Robotic Integration

可扩展的未知物体六自由度绝对位姿估计与机器人集成

Jian Liu, Wei Sun, Kai Zeng, Jin Zheng, Hui Yang, Hossein Rahmani, Ajmal Mian, Lin Wang

机构 * National Engineering Research Center for Robot Visual Perception and Control Technology, School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，人工智能与机器人学院，湖南大学） ； School of Architecture and Art, Central South University（建筑与艺术学院，中南大学） ； School of Computing and Communications, Lancaster University（计算与通讯学院，兰卡斯特大学） ； Department of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia（计算机科学与软件工程系，西澳大学） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（电子与电气工程学院，南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SinRef-6D方法，通过单张姿态标注的RGB-D图像实现未知物体六自由度位姿估计，利用状态空间模型解决大位姿差异和单视角信息有限的问题，实验验证其在多个基准和真实场景中的优越可扩展性。

Comments Accepted by TRO 2026, 18 pages, 9 figures

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, 2026

Bonnet: An Open-Source Training and Deployment Framework for Semantic Segmentation in Robotics using CNNs

Andres Milioto, Cyrill Stachniss

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

Comments To be published in to IEEE International Conference on Robotics and Automation 2019

One-Shot Learning from Demonstration of Contact-Rich Robotic Manipulation by Identifying Physical Interactions

通过识别物理交互实现接触丰富的机器人操作的演示一次性学习

A. H. G. Overbeek, H. van der Kooij, M. Vlutters

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

AI总结 该研究提出一种明确建模物理交互的机器人操作演示学习方法，仅用单次演示即可复现复杂接触型任务，提升了对环境几何变化的鲁棒性、泛化性与在线自适应能力，填补了可解释少样本LfD的空白。

Trajectory-Level Continuous Action Representation for Robotic Manipulation

面向机器人操作的轨迹级连续动作表示

Tong Yang, Jingkai Jia, Yuecheng Xu, Xueyao Chen, Chi Zhang, Wenqiang Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； TeleAI, China Telecom（中国电信TeleAI） 纠错

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

AI总结 该研究提出CAT轨迹级连续动作表示框架，通过频率感知位置编码等技术解决现有视觉运动系统的动作表示冗余问题，在LIBERO等数据集上显著提升机器人操作任务成功率。

DreamTrajectory: Trajectory-Guided Action Generation with World Model Alignment for Mobile Manipulation

DreamTrajectory：面向移动操作的、结合世界模型对齐的轨迹引导动作生成方法

Zheng Yang, Wenjie Zhang, Xiangyu Chen, Wenxuan Song, Xianpeng Wang, Yihang Kang, Jiawen Wen, Wen Chen, Lujia Wang, Renjing Xu, Haoang Li, Xiaowen Chu

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

AI总结 DreamTrajectory是面向移动操作的轨迹引导框架，通过联合预测末端执行器轨迹与全身动作块、结合轨迹世界模型的测试时细化，在MS-HAB及真实任务中大幅提升操作成功率。

DreamMimic: Learning Visuomotor Whole-Body Loco-Manipulation via World Model

DreamMimic：通过世界模型学习视觉运动全身移动操作

Jie Yin, Xingyu Lai

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 DreamMimic 框架通过世界模型辅助蒸馏，将特权教师策略提炼为基于视觉的人形机器人控制器，引入 PCG 平衡引导与探索，在 OMOMO 和 BEHAVE 上提升了视觉移动操作性能。

Comments accepted to IROS2026

Force/Torque-Based Kinematic Adaptation for Robotic Manipulation Tasks

基于力/力矩的机器人操作任务运动学自适应

Carl Glen Henshaw

机构 * U.S. Naval Research Laboratory（美国海军研究实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种仅用关节角与腕部力/力矩传感器的在线自适应方案，推导了稳定的运动学更新律，通过仿真验证其在孔轴插入任务中的有效性，为操作学习分解为任务策略与自适应运动学组件奠定基础。

Comments 29 pages including appendices, 3 figures

Learning Diffusion Policies for Robotic Manipulation of Timber Joinery under Fabrication Uncertainty

通过扩散策略学习实现建筑中的接触密集机器人装配

Salma Mozaffari, Daniel Ruan, William van den Bogert, Nima Fazeli, Sigrid Adriaenssens, Arash Adel

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了在建筑施工中使用扩散策略学习提升机器人装配的鲁棒性和精度，通过紧密契合的木构接合作为案例，证明扩散策略能通过接触感知控制补偿对齐误差。

Koala Gripper: Co-designing Robotic Grippers and Data-Capture Devices for Scaling Dexterous Manipulation Learning

考拉夹持器：为扩展灵巧操作学习而协同设计机器人夹持器与数据采集装置

Amar Hajj-Ahmad, Zubin Kremer Guha, Tim Fofonoff, Zhi Ern Teoh, Ciarán T. O'Neill, Ben Thacher, Igor Fala, Vidullan Surendran, Murphy Wonsick, Peter Whitney, David Watkins

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

AI总结 本文提出协同设计框架，开发Koala Gripper系统，该系统兼具数据采集与机器人夹持器功能，可提升灵巧操作能力，经端到端管道验证能支持演示学习，助力扩展操作数据集规模。

Comments Paper website: http://koalagripper.rai-inst.com Paper video: http://www.youtube.com/watch?v=ZoygFCWAVhg

Multi-Tool Robotics Enables In-Situ Sample Manipulation for Time-Resolved Synchrotron Measurements

多工具机器人技术为同步辐射时间分辨测量实现原位样品操纵

Aditya Bondada, Elizabeth M. Wall, Eric Yuan Xiao, Quinn C. Burlingame, Yueh-Lin Loo, Esther H. R. Tsai, Ruipeng Li

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

AI总结 该研究开发了一种X射线散射光束线的模块化多工具机器人平台，突破辐射安全限制实现原位样品操纵，为同步辐射自动化实验奠定基础，还揭示了钙钛矿薄膜的瞬态原位动力学。

Revisiting the "Push-T" Robot Manipulation Task with Agentic Robotics

用智能体机器人技术重新审视“Push-T”机器人操作任务

Shuangyu Xie, Kaiyuan Chen, Ken Goldberg

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

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

AI总结 该研究在智能体机器人技术背景下，借助带Fable 5的Claude Code编码智能体，无需演示数据解决Push-T等机器人操作任务，其策略成功率达100%，步骤比基准扩散策略少46%，还支持多字母操作及跨实体机械臂仿真。

MANIGUARD: A Benchmark and Data Suite for Specification-Grounded Safety Evaluation and Improvement of Robotic Manipulation

MANIGUARD：用于基于规范的机器人操作安全评估与改进的基准及数据集套件

Yiyan Peng, Philip Wang, Simon Sinong Zhan, Yiqi Lyu, Zhenyang Ni, Jixin Yan, Fiorelli Wong, Ruochen Jiao, Hang Yin, Xinyu Cao, Huajie Shao, Manling Li, Ruohan Zhang, Qi Zhu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； William & Mary（威廉玛丽学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出ManiGuard基准与数据集套件，针对机器人操作基础模型策略，通过含23000余次滚动的实验证实安全需独立于任务成功评估，微调可提升安全表现但仍存差距。

Vision-Based Tactile Intelligence for Robotics: Sensing, Learning, and Embodied Manipulation

机器人基于视觉的触觉智能：感知、学习与具身操作

Peng Zhou, Jun Hu, Sihan Chen, Zeqing Zhang, Haofei Ma, Zhenyu Lu, Sichao Liu, Xueqian Wang, Pai Zheng, Xiang Li, Shan Luo, Jia Pan, David Navarro-Alarcon, Chenguang Yang, Michael Yu Wang

机构 * Great Bay University（大湾区大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 本综述调研机器人领域基于视觉的触觉传感器（VBTSs）全流程，对其硬件分类、学习方法、仿真与数据集等展开分析，指出开放挑战，以推进接触密集型机器人任务的触觉智能。