机器人 / 具身智能

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

Learning Semantic Atomic Skills for Multi-Task Robotic Manipulation

学习多任务机器人操作的语义原子技能

Yihang Zhu, Weiqing Wang, Shijie Wu, Ye Shi, Jingya Wang

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 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AtomSkill框架，通过语义对比对齐和关键姿态想象，从演示中学习可重用原子技能，实现多任务机器人操作，优于现有方法。

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。

N2M: Bridging Navigation and Manipulation by Learning Pose Preference from Rollout

N2M：通过从展开中学习姿态偏好连接导航与操作

Kaixin Chai, Hyunjun Lee, Joseph J. Lim

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

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

AI总结 针对移动操作中基座定位问题，提出N2M方法，通过学习操作策略对局部场景的偏好来优化基座位置，采用新颖视角增强策略实现数据高效学习，实验表明优于现有方法。

Imagine2Act: Leveraging Object-Action Motion Consistency from Imagined Goals for Robotic Manipulation

Imagine2Act：利用想象目标中的物体-动作运动一致性进行机器人操作

Liang Heng, Jiadong Xu, Yiwen Wang, Xiaoqi Li, Muhe Cai, Yan Shen, Juan Zhu, Guanghui Ren, Hao Dong

机构 * CFCS, School of Computer Science, Peking University（计算机学院，北京大学） ； PrimeBot ； AGIBOT 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Imagine2Act框架，通过生成想象目标点云并引入物体-动作一致性策略，将语义和几何约束融入策略学习，解决高精度物体重排任务。

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。

RealDexUMI: A Wearable Universal Manipulation Interface for Dexterous Robot Learning

RealDexUMI：用于灵巧机器人学习的可穿戴通用操作接口

Chaoyi Xu, Yixuan Jiang, Jiahui Huan, Yuhui Fu, Haoyu Zhou, Weitian Yuan, Jiayi Yu, Wanpeng Zhang, Haoqi Yuan, Zongqing Lu

机构 * Peking University（北京大学） ； BeingBeyond ； Beihang University（北航） ； LinkerBot ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出RealDexUMI，一种基于共享灵巧末端执行器模块的可穿戴通用操作接口，通过掌侧同构遥操作手套实现无重定向、直观精确的手部控制，在八项真实机器人任务中平均成功率达88.75%。

Multi-Resolution Tactile Imitation Learning for Contact-Rich Robotic Manipulation

多分辨率触觉模仿学习用于接触丰富的机器人操作

Rickmer Krohn, Erik Helmut, Niklas Funk, Jan Peters, Vignesh Prasad, Georgia Chalvatzaki

机构 * Interactive Robot Perception & Learning, TU Darmstadt（互动机器人感知与学习，图腾达姆施塔特大学） ； Intelligent Autonomous Systems, TU Darmstadt（智能自主系统，图腾达姆施塔特大学） ； Hessian AI（黑森人工智能） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出多分辨率触觉表示框架MiTaS，融合不同时间分辨率的触觉传感器（GelSight Mini和Evetac）与RGB相机，通过模态特定卷积茎和基于Transformer的融合实现复杂接触丰富操作任务的模仿学习，平均成功率80%。

Comments 20 pages, preprint

Folding Assembly by Means of Dual-Arm Robotic Manipulation

通过双臂机械手实现折叠组装

Diogo Almeida, Yiannis Karayiannidis

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

AI总结 本文提出一种适用于双臂机械手的折叠组装基本操作，用于更高层次的组装策略。通过实验验证了该方法在两个部件接触时的可行性。

Comments 7 pages, accepted for ICRA 2016

TwinRL: Digital Twin-Driven Reinforcement Learning for Real-World Robotic Manipulation

TwinRL: 基于数字孪生的强化学习用于真实世界机器人操作

Qinwen Xu, Jiaming Liu, Rui Zhou, Shaojun Shi, Nuowei Han, Zhuoyang Liu, Chenyang Gu, Shuo Gu, Yang Yue, Gao Huang, Wenzhao Zheng, Sirui Han, Peng Jia, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（信息处理国家重点实验室，计算机学院，北京大学） ； Simplexity Robotics（Simplexity机器人） ； Tsinghua University（清华大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TwinRL框架，通过数字孪生与真实世界协同训练，提升视觉-语言-动作模型在真实世界中的探索效率和收敛速度，实现高成功率和快速收敛。

Learning Action Manifold with Multi-view Latent Priors for Robotic Manipulation

基于多视图潜在先验的学习动作流形用于机器人操作

Junjin Xiao, Dongyang Li, Yandan Yang, Shuang Zeng, Tong Lin, Xinyuan Chang, Feng Xiong, Mu Xu, Xing Wei, Zhiheng Ma, Qing Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（机器智能与先进计算国家重点实验室，教育部，中国） ； AMap, Alibaba Group（阿里的AMap） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用多视图扩散模型合成潜在新视角，并引入几何引导门控变换器以提升机器人视觉-语言-动作模型的空间感知与操作性能，通过动作流形学习提高动作学习效率，实验证明优于现有方法。

Zero-Shot Sim-to-Real Robot Learning: A Dexterous Manipulation Study on Reactive Catching

零样本仿真到现实机器人学习：关于反应性接住的灵巧操作研究

Kejia Ren, Gaotian Wang, Andrew S. Morgan, Kaiyu Hang

机构 * Department of Computer Science, Rice University（计算机科学系，里士大学） ； Robotics and AI Institute（机器人与人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出DRIS方法，通过同时表示和传播多个随机实例，提升策略鲁棒性，减少现实世界微调需求，在反应性接住任务中实现零样本仿真到现实迁移。

ShapeGen: Robotic Data Generation for Category-Level Manipulation

ShapeGen: 机器人数据生成用于类别级操作

Yirui Wang, Xiuwei Xu, Angyuan Ma, Bingyao Yu, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ShapeGen，一种无需模拟器的3D数据生成方法，通过形状库构建和功能感知生成提升机器人在类别级操作中的几何多样性适应能力。

Comments 15 pages, 11 figures. Under review

XRZero-G0: Pushing the Frontier of Dexterous Robotic Manipulation with Interfaces, Quality and Ratios

XRZero-G0：通过接口、质量和比例推动灵巧机器人操作的前沿

James Wang, Primo Pu, Zephyr Fung, Alex Wang, Sam Wang, Bender Deng, Kevin Wang, Zivid Liu, Chris Pan, Panda Yang, Andy Zhai, Lucy Liang, Shalfun Li, Johnny Sun, Jacky Xu, Will Tian, Kai Yan, Kohler Ye, Scott Li, Qian Wang, Roy Gan, Hao Wang

机构 * X SQUARE ROBOT（X SQUARE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 本文提出XRZero-G0系统，通过 ergonomic 接口和数据混合策略提升数据收集效率，实现高质量数据集，使机器人操作在无真实机器人数据的情况下也能达到高性能。

Comments Technical Report

Long-Reach Robotic Manipulation for Assembly and Outfitting of Lunar Structures

长距离机器人操作用于月球结构的装配与布线

Stanley Wang, Venny Kojouharov, Long Yin Chung, Daniel Morton, Mark Cutkosky

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种紧凑且长距离的机器人操作装置，用于月球结构的装配与布线任务，通过减少结构变形和振动提高操作精度。

Comments 7 pages, 6 figures, to appear in the proceedings of iSpaRo 2025

SoftMimicGen: A Data Generation System for Scalable Robot Learning in Deformable Object Manipulation

SoftMimicGen：一种用于可变形物体操作规模化机器人学习的数据生成系统

Masoud Moghani, Mahdi Azizian, Animesh Garg, Yuke Zhu, Sean Huver, Ajay Mandlekar

机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SoftMimicGen，一种自动化数据生成流水线，用于可变形物体操作任务，涵盖多种真实物体和行为，通过高保真模拟环境生成数据并训练高性能策略。

Autonomous Legged Mobile Manipulation for Lunar Surface Operations via Constrained Reinforcement Learning

通过约束强化学习实现月球表面自主四足移动机械臂操作

Alvaro Belmonte-Baeza, Miguel Cazorla, Gabriel J. García, Carlos J. Pérez-Del-Pulgar, Jorge Pomares

机构 * Department of Computer Sciences and Artificial Intelligence, University of Alicante（计算机科学与人工智能系，阿利坎特大学） ； Department of Physics, Systems Engineering, and Signal Theory, University of Alicante（物理、系统工程与信号理论系，阿利坎特大学） ； Department of Systems and Automatics Engineering, University of Málaga（系统与自动工程系，马拉加大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种约束强化学习框架，用于月球环境下的自主四足移动机械臂，实现精确的6D任务空间末端执行器位姿跟踪，同时满足安全约束。

Comments This is the authors version of the paper accepted for publication in The IEEE International Conference on Space Robotics 2025. The final version link will be added here after conference proceedings are published

Journal ref 2025 International Conference on Space Robotics (iSpaRo)

Robotic Scene Cloning:Advancing Zero-Shot Robotic Scene Adaptation in Manipulation via Visual Prompt Editing

机器人场景克隆：通过视觉提示编辑推进零样本机器人场景适应在操作中

Binyuan Huang, Yuqing Wen, Yucheng Zhao, Yaosi Hu, Tiancai Wang, Chang Wen Chen, Haoqiang Fan, Zhenzhong Chen

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Dexmal ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 机器人场景克隆通过视觉提示编辑提升零样本机器人场景适应能力，实现跨场景的高效操作性能

Teleoperated Omni-directional Dual Arm Mobile Manipulation Robotic System with Shared Control for Retail Store

远程操控的全方位双臂移动机械系统，用于零售商店的共享控制

Rolif Lima, Somdeb Saha, Nijil George, Vismay Vakharia, Shubham Parab, Sahil Gaonkar, Vighnesh Vatsal, Kaushik Das

机构 * TCS Research, Tata Consultancy Services Ltd.（塔塔咨询服务有限公司研究部） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种远程操控的全方位双臂移动机器人系统，用于零售环境，通过共享控制和VR技术实现人机协作，提升在动态零售场景中的操作能力。

Comments This work has been accepted for publication in the Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2024). $©$ IEEE. The final version is available via IEEE Xplore

Journal ref Proc. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2024, pp. 2935-2942

FAVLA: A Force-Adaptive Fast-Slow VLA model for Contact-Rich Robotic Manipulation

FAVLA：一种力适应的快速-慢速VLA模型用于接触丰富的机械臂操作

Yao Li, Peiyuan Tang, Wuyang Zhang, Chengyang Zhu, Yifan Duan, Weikai Shi, Xiaodong Zhang, Zijiang Yang, Jianmin Ji, Yanyong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Central South University（中南大学） 纠错

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

AI总结 FAVLA通过解耦慢感知规划与快速接触感知控制，提升接触丰富任务中的反应性和成功率。

Robotic Manipulation of a Rotating Chain with Bottom End Fixed

机器人操控固定底端的旋转链

Qi Jing Chen, Shilin Shan, Quang-Cuong Pham

机构 * Nanyang Technological University, School of Mechanical and Aerospace Engineering（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； Eureka Robotics 纠错

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

AI总结 本文提出了一种稳定且一致的机器人操控策略，用于转换固定底端旋转链的形状，通过同胚性质实现不同旋转模式的转换，应用于钻井串和纱线纺纱操作的安全性和效率提升。

Comments 6 pages, 5 figures

Journal ref Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2025

Contact SLAM: An Active Tactile Exploration Policy Based on Physical Reasoning Utilized in Robotic Fine Blind Manipulation Tasks

接触SLAM：基于物理推理的主动触觉探索策略用于机器人精细盲操控任务

Gaozhao Wang, Xing Liu, Zhenduo Ye, Zhengxiong Liu, Panfeng Huang

机构 * Research Center for Intelligent Robotics（智能机器人研究中心） ； National Key Laboratory of Aerospace Flight Dynamics（航空飞行动力学国家重点实验室） ； Shaanxi Province Innovation Team of Intelligent Robotic Technology（陕西省智能机器人技术创新团队） ； School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University（航空学院，西北工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出接触SLAM方法，通过触觉传感和先验知识实现接触密集任务中的盲操控，提升探索效率与准确性。

Comments 9 pages, 9 figures

ActiveVLA: Injecting Active Perception into Vision-Language-Action Models for Precise 3D Robotic Manipulation

ActiveVLA: 向视觉-语言-动作模型注入主动感知以实现精确的3D机器人操控

Zhenyang Liu, Yongchong Gu, Yikai Wang, Xiangyang Xue, Yanwei Fu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 ActiveVLA通过引入主动感知能力，提升机器人在复杂环境中的高精度3D操控性能。

Antagonistic Bowden-Cable Actuation of a Lightweight Robotic Hand: Toward Dexterous Manipulation for Payload Constrained Humanoids

对抗性Bowden电缆驱动的轻量级机器人手：迈向受限负载人形机器人的灵巧操作

Sungjae Min, Hyungjoo Kim, David Hyunchul Shim

机构 * School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology（电气工程学院，韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种轻量级人形手，通过对抗性Bowden电缆驱动和滚动接触关节优化，实现单电机控制，提高了负载能力和灵巧性。

Comments Preprint

CoVAR: Co-generation of Video and Action for Robotic Manipulation via Multi-Modal Diffusion

CoVAR: 通过多模态扩散生成视频与动作用于机器人操作

Liudi Yang, Yang Bai, George Eskandar, Fengyi Shen, Mohammad Altillawi, Dong Chen, Ziyuan Liu, Abhinav Valada

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Huawei Heisenberg Research Center (Munich)（华为海森堡研究中心） 纠错

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

AI总结 CoVAR通过多模态扩散模型生成视频与动作，解决机器人操作中动作标注不足的问题，提升视频生成质量与动作精度。

Comments 9 pages, 7 figures

MoE-DP: An MoE-Enhanced Diffusion Policy for Robust Long-Horizon Robotic Manipulation with Skill Decomposition and Failure Recovery

Baiye Cheng, Tianhai Liang, Suning Huang, Maanping Shao, Feihong Zhang, Botian Xu, Zhengrong Xue, Huazhe Xu

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