机器人 / 具身智能

EgoScale: Scaling Dexterous Manipulation with Diverse Egocentric Human Data

EgoScale：利用多样化的视点人类数据进行规模化灵巧操作

Ruijie Zheng, Dantong Niu, Yuqi Xie, Jing Wang, Mengda Xu, Yunfan Jiang, Fernando Castañeda, Fengyuan Hu, You Liang Tan, Letian Fu, Trevor Darrell, Furong Huang, Yuke Zhu, Danfei Xu, Linxi Fan

机构 * NVIDIA ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 EgoScale通过大规模视点人类数据训练视觉语言动作模型，实现高效的灵巧操作转移，提升机器人任务成功率54%。

Real-time Monocular 2D and 3D Perception of Endoluminal Scenes for Controlling Flexible Robotic Endoscopic Instruments

内窥手术中用于控制柔性机器人内窥器械的实时单目2D和3D感知

Ruofeng Wei, Kai Chen, Yui Lun Ng, Yiyao Ma, Justin Di-Lang Ho, Hon Sing Tong, Xiaomei Wang, Jing Dai, Ka-Wai Kwok, Qi Dou

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

AI总结 本文提出了一种基于单目内窥图像的视觉感知平台，用于提高内窥手术中柔性机器人器械的控制精度和手术效果。

RoboSolver: A Multi-Agent Large Language Model Framework for Solving Robotic Arm Problems

RoboSolver: 一种基于多智能体大语言模型的机器人臂问题求解框架

Hamid Khabazi, Ali F. Meghdari, Alireza Taheri

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

AI总结 RoboSolver通过多智能体框架结合LLM和VLM，实现机器人臂问题的自动求解，准确率达0.97。

RadarEye: Robust Liquid Level Tracking Using mmWave Radar in Robotic Pouring

RadarEye: 使用毫米波雷达实现机器人倒液过程中的鲁棒液体水平跟踪

Hongyu Deng, He Chen

机构 * Department of Information Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（信息工程系，香港中文大学，香港特别行政区，中国） 纠错

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

AI总结 RadarEye通过毫米波雷达实现机器人倒液过程中液体水平的鲁棒跟踪，采用高分辨率波束成形和物理感知跟踪器，实现亚毫秒级延迟和优于视觉和超声波的精度。

Comments To appear in IEEE ICASSP 2026

BagelVLA: Enhancing Long-Horizon Manipulation via Interleaved Vision-Language-Action Generation

BagelVLA: 通过交错视觉-语言-动作生成增强长时程操作

Yucheng Hu, Jianke Zhang, Yuanfei Luo, Yanjiang Guo, Xiaoyu Chen, Xinshu Sun, Kun Feng, Qingzhou Lu, Sheng Chen, Yangang Zhang, Wei Li, Jianyu Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 BagelVLA通过整合语言规划、视觉预测和动作生成，提升复杂长时程操作任务的性能。

Learning Force-Regulated Manipulation with a Low-Cost Tactile-Force-Controlled Gripper

通过低成本的触觉-力控夹具学习力调节的操控

Xuhui Kang, Tongxuan Tian, Sung-Wook Lee, Binghao Huang, Yunzhu Li, Yen-Ling Kuo

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TF-Gripper和RETAF框架，通过低成本触觉-力控夹具和高频率力调节方法，提升机器人在日常力敏感物体上的操控精度与稳定性。

Comments 10 pages, 11 figures

Preference Aligned Visuomotor Diffusion Policies for Deformable Object Manipulation

偏好对齐的视觉-运动扩散策略用于可变形物体操作

Marco Moletta, Michael C. Welle, Danica Kragic

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； INCAR Robotics AB（INCAR机器人有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出RKO方法，通过偏好对齐提升机器人对可变形物体操作的个性化性能。

UniPlan: Vision-Language Task Planning for Mobile Manipulation with Unified PDDL Formulation

UniPlan: 为移动操作统一PDDL形式的视觉-语言任务规划

Haoming Ye, Yunxiao Xiao, Cewu Lu, Panpan Cai

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

AI总结 UniPlan通过统一PDDL形式实现视觉-语言任务规划，提升大规模室内移动操作的规划效率和效果。

DexFormer: Cross-Embodied Dexterous Manipulation via History-Conditioned Transformer

DexFormer: 通过历史条件化的Transformer实现跨具身体验的灵巧操作

Ke Zhang, Lixin Xu, Chengyi Song, Junzhe Xu, Xiaoyi Lin, Zeyu Jiang, Renjing Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 DexFormer通过历史条件化的Transformer实现跨具身体验的灵巧操作，能够适应不同手型并实现零样本迁移。

TaSA: Two-Phased Deep Predictive Learning of Tactile Sensory Attenuation for Improving In-Grasp Manipulation

TaSA: 两种阶段深度预测学习 tactile 触觉衰减以改善抓握操作

Pranav Ponnivalavan, Satoshi Funabashi, Alexander Schmitz, Tetsuya Ogata, Shigeki Sugano

机构 * Waseda University（早稻田大学） 纠错

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

AI总结 TaSA通过两种阶段深度预测学习实现基于感觉衰减的触觉衰减，提升机械手在抓握操作中的灵巧性与触觉感知能力。

Comments 8 pages, 8 figures, 8 tables, ICRA2026 accepted

RFS: Reinforcement Learning with Residual Flow Steering for Dexterous Manipulation

RFS: 通过残差流引导的强化学习用于灵巧操作

Entong Su, Tyler Westenbroek, Anusha Nagabandi, Abhishek Gupta

机构 * University of Washington, Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering（华盛顿大学，保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院） ； Amazon Frontier AI & Robotics（亚马逊前沿人工智能与机器人） 纠错

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

AI总结 RFS通过残差流引导强化学习，实现高效适应预训练生成策略，提升灵巧操作任务的性能

A Unified Complementarity-based Approach for Rigid-Body Manipulation and Motion Prediction

一种基于互补性的统一方法用于刚体操作和运动预测

Bingkun Huang, Xin Ma, Nilanjan Chakraborty, Riddhiman Laha

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Stony Brook University（石溪大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种统一的互补性方法，用于机器人刚体操作和运动预测，通过耦合线性和非线性互补问题实现接触模式的原理性转换，提升实时规划的鲁棒性。

Comments 18 pages, 7 figures

Shaping Expressiveness in Robotics: The Role of Design Tools in Crafting Embodied Robot Movements

在机器人中塑造表现力：设计工具在塑造具身体验机器人运动中的作用

Elisabetta Zibetti, Alexandra Mercader, Hélène Duval, Florent Levillain, Audrey Rochette, David St-Onge

机构 * CHArt Laboratory, Department of Psychology, University Paris8（巴黎第八大学心理学系CHArt实验室） ； Lab of INIT Robots, Department of Mechanical Engineering, École de technologie supérieure（École de technologie supérieure机械工程系INIT机器人实验室） ； Department of Dance, Université du Québec à Montréal（魁北克大学蒙特利尔分校舞蹈系） ； Costech Laboratory, Department of Humanities and Social Sciences, Université technologique de Compiègne（Compiègne技术大学人文与社会科学系Costech实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种以运动为中心的设计教学法，通过跨学科方法和定制工具，帮助工程师创建更具表现力的机器人手臂运动。

Trajectory Optimization for In-Hand Manipulation with Tactile Force Control

手部操作轨迹优化与触觉力控

Haegu Lee, Yitaek Kim, Victor Melbye Staven, Christoffer Sloth

机构 * Maersk Mc-Kinney Moller Institute（马士基麦金尼摩勒研究所） ； University of Southern Denmark（丹麦南部大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于优化的框架，通过引入力控和状态估计器，提升机械手在手操作中滚动物体的准确性和鲁棒性。

Comments This paper has been accepted to IROS 2025

Journal ref Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2025

A Low-Cost Vision-Based Tactile Gripper with Pretraining Learning for Contact-Rich Manipulation

一种低成本的基于视觉的触觉夹具，用于接触丰富的操作

Yaohua Liu, Binkai Ou, Zicheng Qiu, Ce Hao, Hengjun Zhang

机构 * Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； Innovation and Research and Development Department, BoardWare Information System Company Ltd.（创新与研发部，BoardWare信息系统有限公司） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing Agricultural University（人工智能学院，南京农业大学） ； School of Computing, National University of Singapore（计算机学院，新加坡国立大学） ； School of Electronic Engineering and Automation, Guilin University of Electronic Technology（电子工程与自动化学院，桂林电子科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种低成本的视觉-触觉夹具，通过融合视觉和触觉反馈，提升接触丰富环境中的操作性能。

AIR-VLA: Vision-Language-Action Systems for Aerial Manipulation

AIR-VLA：面向空中操作的视觉-语言-动作系统

Jianli Sun, Bin Tian, Qiyao Zhang, Chengxiang Li, Zihan Song, Zhiyong Cui, Yisheng Lv, Yonglin Tian

机构 * The Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院） ； School of Information and Intelligent Engineering, University of Sanya（三亚大学信息与智能工程学院） ； School of Mechanical and Vehicle Engineering, Hunan University（湖南大学机械与车辆工程学院） ； State Key Lab of Intelligent Transportation Systems, School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 AIR-VLA提出首个针对空中操作的视觉-语言-动作系统，通过构建仿真环境和多模态数据集，评估主流模型并揭示其在无人机移动、机械臂控制和高层规划中的能力和限制。

Exploring How Non-Prehensile Manipulation Expands Capability in Robots Experiencing Multi-Joint Failure

探索非抓取操作如何在多关节故障的机器人中扩展能力

Gilberto Briscoe-Martinez, Anuj Pasricha, Ava Abderezaei, Santosh Chaganti, Sarath Chandra Vajrala, Sri Kanth Popuri, Alessandro Roncone

机构 * Department of Computer Science, University of Colorado Boulder（计算机科学系，科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种非抓取操作方法，通过建模故障约束工作空间和生成运动动力学地图，提升机器人在多关节故障下的操作能力。

Comments To be published in the 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems

Uncertainty-Aware Non-Prehensile Manipulation with Mobile Manipulators under Object-Induced Occlusion

具有物体遮挡的移动机械臂非抓取操作的不确定性意识

Jiwoo Hwang, Taegeun Yang, Jeil Jeong, Minsung Yoon, Sung-Eui Yoon

机构 * Robotics Program at the Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院机器人项目） 纠错

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

AI总结 CURA-PPO 通过建模不确定性解决移动机械臂在物体遮挡下的非抓取操作问题，提高操作成功率。

Comments 8 pages, 7 figures, Accepted to ICRA 2026, Webpage: https://jiw0o.github.io/cura-ppo/

UniForce: A Unified Latent Force Model for Robot Manipulation with Diverse Tactile Sensors

UniForce: 一种用于具有多样化触觉传感器的机器人操作的统一潜在力模型

Zhuo Chen, Fei Ni, Kaiyao Luo, Zhiyuan Wu, Xuyang Zhang, Emmanouil Spyrakos-Papastavridis, Lorenzo Jamone, Nathan F. Lepora, Jiankang Deng, Shan Luo

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

AI总结 UniForce提出一种统一的触觉表示学习框架，通过联合建模逆正动力学和力平衡损失，实现跨不同触觉传感器的力感知任务通用化，提升机器人操作的力感知能力。

TaF-VLA: Tactile-Force Alignment in Vision-Language-Action Models for Force-aware Manipulation

TaF-VLA：面向力感知操控的视觉-语言-动作模型中的触觉-力对齐

Yuzhe Huang, Pei Lin, Wanlin Li, Daohan Li, Jiajun Li, Jiaming Jiang, Chenxi Xiao, Ziyuan Jiao

机构 * Beihang University（北航大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence（北京一般人工智能研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 TaF-VLA通过触觉-力对齐提升视觉-语言-动作模型在力感知操控中的性能。

Comments 17pages,9fig

CBMC-V3: A CNS-inspired Control Framework Towards Agile Manipulation with SNN

CBMC-V3：一种受中枢神经系统启发的控制框架，实现敏捷操纵

Yanbo Pang, Qingkai Li, Mingguo Zhao

机构 * Yanbo Pang ； Qingkai Li ； Mingguo Zhao 纠错

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

AI总结 CBMC-V3通过基于SNN的生物启发控制框架，提升机器人在非结构化环境中的敏捷操纵能力。

Spatially Generalizable Mobile Manipulation via Adaptive Experience Selection and Dynamic Imagination

基于自适应经验选择和动态想象的通用移动操作

Ping Zhong, Liangbai Liu, Bolei Chen, Tao Wu, Jiazhi Xia, Chaoxu Mu, Jianxin Wang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Central South University（中南大学计算机科学与工程学院） ； Xiangjiang Laboratory（湘江实验室） ； School of Artificial Intelligence, Anhui University（安徽大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于自适应经验选择和动态想象的移动操作方法，提升技能学习效率和空间泛化能力。

Robotic Tele-Operation for Upper Aerodigestive Tract Microsurgery: System Design and Validation

上呼吸道和消化道微手术的机器人远程操作：系统设计与验证

Giovani Braglia, José Jair Alves Mendes Junior, Augusto Tetsuo Prado Inafuco, Federico Mariano, Leonardo S. Mattos

机构 * Biomedical Robotics Laboratory, Advanced Robotics, Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院生物医学机器人实验室） ； Graduate Program in Electrical and Computer Engineering (CPGEI), Federal University of Techonology - Paraná（巴西南帕拉州联邦技术大学电气与计算机工程研究生项目） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于新型末端执行器的机器人系统，用于上呼吸道和消化道微手术中的组织操控，通过实验验证其在提高精度和人机工程学方面的有效性。

DexH2R: Task-oriented Dexterous Manipulation from Human to Robots

DexH2R：从人类到机器人的任务导向灵巧操作

Shuqi Zhao, Xinghao Zhu, Yuxin Chen, Chenran Li, Lichen Xie, Xiang Zhang, Mingyu Ding, Masayoshi Tomizuka

机构 * Department of Mechanical Engineering, the University of California, Berkeley（机械工程系，加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 DexH2R通过结合人类手部运动重定向与任务导向的残差动作策略，提升机器人灵巧操作性能，实现高泛化能力的任务完成。

A Sliding Mode Controller Based on Timoshenko Beam Theory Developed for a Tendon-Driven Robotic Wrist

基于Timoshenko梁理论的滑模控制器用于腱驱动机械腕

Shifa Sulaiman, Mohammad Gohari, Francesco Schetter, Fanny Ficuciello

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

AI总结 本文提出基于Timoshenko梁理论的滑模控制器，用于提升腱驱动机械腕的运动精度和响应速度，通过仿真和实验验证其优越的控制性能。

Scaffolding Dexterous Manipulation with Vision-Language Models

利用视觉-语言模型实现灵巧操作的支架

Vincent de Bakker, Joey Hejna, Tyler Ga Wei Lum, Onur Celik, Aleksandar Taranovic, Denis Blessing, Gerhard Neumann, Jeannette Bohg, Dorsa Sadigh

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

AI总结 利用视觉-语言模型生成任务相关轨迹，训练低层RL策略实现灵巧操作，无需人工演示或奖励。

Non-Prehensile Tool-Object Manipulation by Integrating LLM-Based Planning and Manoeuvrability-Driven Controls

通过整合基于大语言模型的规划和机动性驱动的控制实现非抓取工具-物体 manipulation

Hoi-Yin Lee, Peng Zhou, Anqing Duan, Wanyu Ma, Chenguang Yang, David Navarro-Alarcon

机构 * organization= Department of Mechanical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University , addressline= KLN, Hong Kong ； organization= School of Advanced Engineering, The Great Bay University , addressline= Dongguan, China ； organization= Department of Robotics, Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence , addressline= Abu Dhabi, UAE ； organization= Department of Surgery, The Chinese University of Hong Kong , addressline= NT, Hong Kong ； organization= Department of Computer Science, University of Liverpool , addressline= Liverpool, UK 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合大语言模型和机动性驱动控制的方法，用于实现非抓取工具-物体 manipulation任务。

DemoBot: Efficient Learning of Bimanual Manipulation with Dexterous Hands From Third-Person Human Videos

DemoBot: 从第三人称人类视频高效学习双臂操作与灵巧手

Yucheng Xu, Xiaofeng Mao, Elle Miller, Xinyu Yi, Yang Li, Zhibin Li, Robert B. Fisher

机构 * ByteDance Seed（字节跳动种子） 纠错

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

AI总结 DemoBot通过强化学习框架从人类视频中高效学习双臂操作技能，解决长周期任务的挑战。

Resolving State Ambiguity in Robot Manipulation via Adaptive Working Memory Recoding

通过自适应工作记忆重编码解决机器人操作中的状态歧义

Qingda Hu, Ziheng Qiu, Zijun Xu, Kaizhao Zhang, Xizhou Bu, Zuolei Sun, Bo Zhang, Jieru Zhao, Zhongxue Gan, Wenchao Ding

机构 * Fudan Academy for Engineering and Technology, Fudan University（复旦大学工程与技术学院） ； Westwell（韦斯尔实验室） ； Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 PAM通过自适应工作记忆重编码解决机器人操作中的状态歧义问题，支持300帧历史窗口并保持高推理速度。

Subsecond 3D Mesh Generation for Robot Manipulation

亚秒级机器人操作用3D网格生成

Qian Wang, Omar Abdellall, Tony Gao, Xiatao Sun, Daniel Rakita

机构 * Office of Naval Research（海军研究办公室） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种亚秒级3D网格生成系统，通过集成开放词汇分割、加速扩散生成和稳健点云注册，实现高保真网格的快速生成，用于机器人感知与规划。

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