机器人 / 具身智能

ActionReasoning: Robot Action Reasoning in 3D Space with LLM for Robotic Brick Stacking

动作推理：利用LLM进行三维空间中的机器人动作推理以实现积木堆叠

Guangming Wang, Qizhen Ying, Yixiong Jing, Olaf Wysocki, Brian Sheil

机构 * CV4DT, CSIC, Department of Engineering, University of Cambridge（CV4DT、CSIC、工程系、剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ActionReasoning框架，利用LLM进行三维空间中的动作推理，实现稳定积木堆叠，提升机器人操作的泛化能力。

Comments 8 pages, 5 figures, accepted by the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation

RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale

Anthony Brohan, Noah Brown, Justice Carbajal, Yevgen Chebotar, Joseph Dabis, Chelsea Finn, Keerthana Gopalakrishnan, Karol Hausman, Alex Herzog, Jasmine Hsu, Julian Ibarz, Brian Ichter, Alex Irpan, Tomas Jackson, Sally Jesmonth, Nikhil J Joshi, Ryan Julian, Dmitry Kalashnikov, Yuheng Kuang, Isabel Leal, Kuang-Huei Lee, Sergey Levine, Yao Lu, Utsav Malla, Deeksha Manjunath, Igor Mordatch, Ofir Nachum, Carolina Parada, Jodilyn Peralta, Emily Perez, Karl Pertsch, Jornell Quiambao, Kanishka Rao, Michael Ryoo, Grecia Salazar, Pannag Sanketi, Kevin Sayed, Jaspiar Singh, Sumedh Sontakke, Austin Stone, Clayton Tan, Huong Tran, Vincent Vanhoucke, Steve Vega, Quan Vuong, Fei Xia, Ted Xiao, Peng Xu, Sichun Xu, Tianhe Yu, Brianna Zitkovich

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

Comments See website at robotics-transformer1.github.io

DiSECt: A Differentiable Simulation Engine for Autonomous Robotic Cutting

Eric Heiden, Miles Macklin, Yashraj Narang, Dieter Fox, Animesh Garg, Fabio Ramos

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

Comments Accepted at Robotics: Science and Systems 2021

Sim-to-Real for Robotic Tactile Sensing via Physics-Based Simulation and Learned Latent Projections

Yashraj Narang, Balakumar Sundaralingam, Miles Macklin, Arsalan Mousavian, Dieter Fox

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

Comments To be published in Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

Towards Transparent Ethical AI: A Roadmap for Trustworthy Robotic Systems

Ahmad Farooq, Kamran Iqbal

机构 * University of Arkansas at Little Rock（阿拉巴马州立大学） 纠错

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

Comments Published in the Proceedings of the 2025 3rd International Conference on Robotics, Control and Vision Engineering (RCVE'25). 6 pages, 3 tables

Journal ref RCVE'25: Proceedings of the 2025 3rd International Conference on Robotics, Control and Vision Engineering

Redefining Robot Generalization Through Interactive Intelligence

Sharmita Dey

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；manipulation(abstract)；navigation(abstract)；robot foundation model(abstract)

Randomized-to-Canonical Model Predictive Control for Real-world Visual Robotic Manipulation

Tomoya Yamanokuchi, Yuhwan Kwon, Yoshihisa Tsurumine, Eiji Uchibe, Jun Morimoto, Takamitsu Matsubara

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

Comments 8 pages, Accepted by Robotics and Automation Letters

MetaSpace: Metamorphic Testing for Spatial Cognition in Embodied Agents

MetaSpace：面向具身智能体空间认知的变形测试

Gengyang Xu, Dongwei Xiao, Yiteng Peng, Shuai Wang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 MetaSpace是评估具身智能体空间认知的框架，基于变形测试原则生成测试用例，在三个场景中检测到SOTA MLLM驱动智能体的90422个空间认知错误，其SC分数远低于人类基准。

Comments 30 pages, 17 figures. Published in Proceedings of the ACM on Programming Languages (OOPSLA1)

Journal ref Proceedings of the ACM on Programming Languages, 10, OOPSLA1 (April 2026), 343-372

Security of World-Model-Based Embodied AI: A Lifecycle of Threats, Defenses, and Evaluation

基于世界模型的具身智能安全性：威胁、防御与评估的生命周期

Fazhong Liu, Zhuoyan Chen, Haozhen Tan, Yan Meng, Guoxing Chen, Haojin Zhu

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(title,abstract)；manipulation(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本综述针对基于世界模型的具身智能，梳理其生命周期内的各类安全威胁，提出分类法与评估协议，并从多维度构建防御体系，同时指出世界模型兼具安全护盾与安全错觉的双重属性。

GPUSimBench: Towards Scalable and Reliable GPU-Accelerated Simulators in Embodied AI

GPUSimBench：迈向具身人工智能中可扩展且可靠的GPU加速模拟器

Huzhenyu Zhang, Shenghai Yuan, Wenrui Yan, Li Ma, Hengjie Li, Jingcheng Pang, Dmitry Yudin

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； MIRAI（未来人工智能研究所） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(title,abstract)；robot learning(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究具身人工智能中GPU加速模拟器问题，通过GPUSimBench工具，建立物理基础评估、基准测试并行可扩展性，揭示并量化GPU批处理执行的不确定性，确定模拟器堆栈随机经验模式，强调无界扩展对可重复性的影响。

Comments Accepted by IROS 2026

SPEAR: A Simulator for Photorealistic Embodied AI Research

SPEAR：用于逼真的具身人工智能研究的模拟器

Mike Roberts, Renhan Wang, Rushikesh Zawar, Rachith Dey-Prakash, Quentin Leboutet, Stephan R. Richter, Matthias Müller, German Ros, Rui Tang, Stefan Leutenegger, Yannick Hold-Geoffroy, Kalyan Sunkavalli, Vladlen Koltun

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； Intel Labs（英特尔实验室） ； Manycore Tech Inc（众核科技公司） ； Adobe（Adobe公司） ； NVIDIA（英伟达公司） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 研究针对现有逼真模拟器局限，提出SPEAR这一Python库，通过模块化插件架构连接控制UE应用程序，提升可编程性与渲染速度，还提供新图像模态和高级编程模型，经多样示例应用展示了其效用。

Comments Accepted for publication at the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

PRISM: Personalized Robotic Dataset Generation via Image-based Scene and Motion Synthesis

PRISM：通过基于图像的场景和运动合成生成个性化机器人数据集

Dogyu Ko, Haneul Kim, Chanyoung Yeo, Dowoon Lee, Taeho Park, Hyoseok Hwang

机构 * Kyung Hee University（庆熙大学） 纠错

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

AI总结 针对大规模预训练模型在特定环境泛化有限的问题，提出PRISM端到端管道，从单张图像和自然语言指令生成个性化机器人数据集，构建场景并合成演示，实验表明其效果良好。

RobotEQ: Transitioning from Passive Intelligence to Active Intelligence in Embodied AI

RobotEQ：从被动智能到主动智能的具身AI过渡

Kuofei Fang, Xinyi Che, Haomin Ouyang, Shufan Zhang, Xuehao Wang, Qi Liu, Liyi Liu, Chenqi Zhang, Wenxi Cai, Wenyu Dai, Jinyang Wu, Fan Zhang, Haoyu Chen, Bin He, Zheng Lian

机构 * State Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Tongji University（自主智能无人系统国家重点实验室，同济大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； CMVS, University of Oulu（奥卢大学CMVS） 纠错

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

AI总结 提出RobotEQ基准，评估模型在具身场景中理解并遵守社会规范的能力，实验表明现有模型在主动智能上仍有不足，利用RAG技术可提升性能。

RoboJailBench: Benchmarking Adversarial Attacks and Defenses in Embodied Robotic Agents

RoboJailBench: 对具身体验机器人代理中对抗攻击和防御的基准测试

Doguhuan Yeke, Yanming Zhou, Leo Y. Lin, Hongyu Cai, Antonio Bianchi, Z. Berkay Celik

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RoboJailBench，通过建立安全分类学、引入意图对比数据集管道以及提供一个演进的存储库，为具身体验人工智能中的对抗攻击和防御提供了标准化评估框架，同时构建了一个新的分类平衡数据集并增强了五个现有数据集。

ACWM-Phys: Investigating Generalized Physical Interaction in Action-Conditioned Video World Models

ACWM-Phys：探究动作条件化视频世界模型中的广义物理交互

Haotian Xue, Yipu Chen, Liqian Ma, Zelin Zhao, Lama Moukheiber, Yuchen Zhu, Yongxin Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ACWM-Phys基准，用于评估动作条件化预测在多样物理动态下的性能，通过系统实验发现模型在物理规则和任务复杂度上存在泛化差异，指导了物理基础世界模型的设计。

Fast-SegSim: Real-Time Open-Vocabulary Segmentation for Robotics in Simulation

Fast-SegSim: 仿真中机器人快速开放词汇分割

Xuan Yu, Yuxuan Xie, Shichao Zhai, Shuhao Ye, Rong Xiong, Yue Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Fast-SegSim，基于2D高斯散射构建端到端框架，实现高保真且3D一致的开放词汇分割重建。通过优化渲染管线和Top-K硬选择策略，提升渲染速度至40FPS以上，用于仿真平台传感器输入和下游感知任务的多视图地面真实标签生成。

From Prompt to Physical Action: Structured Backdoor Attacks on LLM-Mediated Robotic Control Systems

从提示到物理行动：针对LLM介导机器人控制系统结构后门攻击

Mingyang Xie, Jin Wei-Kocsis

机构 * School of Applied and Creative Computing, Purdue University（普渡大学应用与创意计算学院） 纠错

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

AI总结 研究探讨了LLM介导的机器人控制系统中结构后门攻击的影响，通过LoRA技术验证了后门在不同命令生成阶段的传播效果，并提出基于二次LLM的验证防御方法，揭示了实时机器人系统中的安全与响应权衡。

VirtualEnv: A Platform for Embodied AI Research

VirtualEnv: 一个用于具身AI研究的平台

Kabir Swain, Sijie Han, Ayush Raina, Jin Zhang, Shuang Li, Michael Stopa, Antonio Torralba

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

AI总结 VirtualEnv是一个基于Unreal Engine 5的开源平台，用于评估LLM在具身和交互场景中的能力，支持多智能体协作和程序生成任务，旨在推动AI与游戏的交叉研究。

GSR: Learning Structured Reasoning for Embodied Manipulation

GSR：为具身操作学习结构化推理

Kewei Hu, Michael Zhang, Wei Ying, Tianhao Liu, Guoqiang Hao, Zimeng Li, Wanchan Yu, Jiajian Jing, Fangwen Chen, Hanwen Kang

机构 * Klmmotion 纠错

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

AI总结 GSR通过显式建模世界状态演变，提升具身操作中长周期任务的完成能力和零样本泛化性能。

Evaluating Gemini Robotics Policies in a Veo World Simulator

在Veo世界模拟器中评估Gemini机器人策略

Gemini Robotics Team, Krzysztof Choromanski, Coline Devin, Yilun Du, Debidatta Dwibedi, Ruiqi Gao, Abhishek Jindal, Thomas Kipf, Sean Kirmani, Isabel Leal, Fangchen Liu, Anirudha Majumdar, Andrew Marmon, Carolina Parada, Yulia Rubanova, Dhruv Shah, Vikas Sindhwani, Jie Tan, Fei Xia, Ted Xiao, Sherry Yang, Wenhao Yu, Allan Zhou

机构 * Gemini Robotics Team（Gemini机器人团队） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于Veo视频模型的生成式评估系统，用于在Veo世界模拟器中全面评估Gemini机器人策略的性能，包括名义性能、分布外泛化及安全约束测试。

EduSim-LLM: An Educational Platform Integrating Large Language Models and Robotic Simulation for Beginners

EduSim-LLM: 一个整合大语言模型和机器人模拟的教育平台，用于初学者

Shenqi Lu, Liangwei Zhang

机构 * Hangzhou Dianzi University Information Engineering College（杭州电子科技大学信息工程学院） 纠错

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

AI总结 EduSim-LLM通过整合大语言模型与机器人模拟，实现自然语言到机器人行为的转换，提升初学者在人机交互和多机器人协作中的控制与操作能力。

Think, Act, Learn: A Framework for Autonomous Robotic Agents using Closed-Loop Large Language Models

思考、行动、学习：一种利用闭环大语言模型的自主机器人代理框架

Anjali R. Menon, Rohit K. Sharma, Priya Singh, Chengyu Wang, Aurora M. Ferreira, Mateja Novak

机构 * Dept. of Electronics & Comm. Eng.（电子与通信工程系） ； Government Engineering College（政府工程学院） ； Dept. of Electrical & Electronics Eng.（电气与电子工程系） ； Poornima College of Engineering（波奥尼玛工程学院） ； Dept. of Electronics & Telecom. Eng.（电子与电信工程系） ； Shivaji University College of Eng.（希瓦吉大学工程学院） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； San Francisco State University（旧金山州立大学） ； Dept. of Electrical Eng.（电气工程系） ； Instituto Federal do Maranhão（马里兰联邦学院） ； Dept. of Electrical & Computer Eng.（电气与计算机工程系） ； Technical University of Košice（科希丘夫技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出T-A-L框架，通过闭环大语言模型实现机器人自主学习与策略优化，显著提升复杂任务的成功率和泛化能力。

Comments 13 pages, 7 figures

IS-Bench: Evaluating Interactive Safety of VLM-Driven Embodied Agents in Daily Household Tasks

IS-Bench：评估由视觉语言模型驱动的具身智能体在日常家务任务中的交互安全性

Xiaoya Lu, Zeren Chen, Xuhao Hu, Yijin Zhou, Weichen Zhang, Dongrui Liu, Lu Sheng, Jing Shao

机构 * Xiaoya Lu 1, 2（某大学） ； Zeren Chen 2, 3（某大学） ； Xuhao Hu 2, 4（某大学） ； Yijin Zhou 2（某大学） ； Weichen Zhang 2（某大学） ； Dongrui Liu 2（某大学） ； Lu Sheng 3（某研究所） ； Jing Shao 2（某研究所） 纠错

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

AI总结 IS-Bench通过多模态基准评估视觉语言模型驱动的具身智能体在日常家务任务中的交互安全性，揭示现有智能体缺乏安全意识的问题。

ResponsibleRobotBench: Benchmarking Responsible Robot Manipulation using Multi-modal Large Language Models

ResponsibleRobotBench: 使用多模态大语言模型评估负责任的机器人操控

Lei Zhang, Ju Dong, Kaixin Bai, Minheng Ni, Zoltan-Csaba Marton, Zhaopeng Chen, Jianwei Zhang

机构 * University of Hamburg（汉堡大学） ； Agile Robots SE（敏捷机器人公司） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 ResponsibleRobotBench通过多模态大语言模型评估机器人操控的责任性，涵盖23个多阶段任务，强调安全性、泛化能力和物理可靠性。

Comments https://sites.google.com/view/responsible-robotbench

Scalable Policy Evaluation with Video World Models

可扩展的策略评估与视频世界模型

Wei-Cheng Tseng, Jinwei Gu, Qinsheng Zhang, Hanzi Mao, Ming-Yu Liu, Florian Shkurti, Lin Yen-Chen

机构 * Nvidia Research（Nvidia 研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出利用动作条件视频生成模型进行可扩展的策略评估，通过预训练模型利用互联网视频数据，减少现实世界测试需求，提升机器人策略评估效率。

OceanGym: A Benchmark Environment for Underwater Embodied Agents

OceanGym: 一个用于水下具身智能体的基准环境

Yida Xue, Mingjun Mao, Xiangyuan Ru, Yuqi Zhu, Baochang Ren, Shuofei Qiao, Mengru Wang, Shumin Deng, Xinyu An, Ningyu Zhang, Ying Chen, Huajun Chen

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

AI总结 OceanGym通过多模态大语言模型构建首个水下具身智能体基准，揭示水下环境感知与规划的挑战，推动水下自主系统发展。

Comments Work in progress

Vision-Language-Action Models for Robotics: A Review Towards Real-World Applications

Kento Kawaharazuka, Jihoon Oh, Jun Yamada, Ingmar Posner, Yuke Zhu

机构 * Department of Computer Science, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学计算机科学系） 纠错

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

Comments Accepted to IEEE Access, website: https://vla-survey.github.io

CottonSim: A vision-guided autonomous robotic system for cotton harvesting in Gazebo simulation

Thevathayarajh Thayananthan, Xin Zhang, Yanbo Huang, Jingdao Chen, Nuwan K. Wijewardane, Vitor S. Martins, Gary D. Chesser, Christopher T. Goodin

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

Comments 16 pages, 15 figures, 4 tables

Journal ref Computers and Electronics in Agriculture 239 (2025) 110963

Robot Policy Evaluation for Sim-to-Real Transfer: A Benchmarking Perspective

Xuning Yang, Clemens Eppner, Jonathan Tremblay, Dieter Fox, Stan Birchfield, Fabio Ramos

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robot policy(title)；robotics(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)

Comments 2025 Robot: Science and Systems (RSS) Workshop on Robot Evaluation for the Real World

SimLauncher: Launching Sample-Efficient Real-world Robotic Reinforcement Learning via Simulation Pre-training

Mingdong Wu, Lehong Wu, Yizhuo Wu, Weiyao Huang, Hongwei Fan, Zheyuan Hu, Haoran Geng, Jinzhou Li, Jiahe Ying, Long Yang, Yuanpei Chen, Hao Dong

机构 * Center on Frontiers of Computing Studies, School of Computer Science, Peking University（前沿计算研究中心，计算机科学学院，北京大学） ； PKUAgibot Lab（北京大学阿吉博实验室） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Robotics Institute at Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； PKU-Psibot Joint Lab（北京大学- PsiBot 联合实验室） 纠错

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