机器人 / 具身智能

Pix2Act: Image-Space Manipulation Policies with Equivariant Augmentation

Pix2Act：具有等变增强的图像空间操纵策略

Haojie Huang, Linfeng Zhao, Haotian Liu, Zhang Ye, Si-Yuan Huang, Mingxi Jia, Boce Hu, Fangzhou Lin, Yu Qi, Dian Wang, Robin Walters, Robert Platt

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Brown University（布朗大学） ； Texas A&M University（德州农工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对将操纵动作表示为相机平面二维轨迹带来的挑战，提出Pix2Act模仿学习方法，通过生成图像空间关键点轨迹及三角测量恢复末端执行器姿态，将三维控制转为二维预测问题，提升泛化能力与性能，优于现有基线且抗相机扰动。

Comments Project Website: https://haojhuang.github.io/pix2act_page/

LiMoDE: Rethinking Lifelong Robot Manipulation from a Mixture-of-Dynamic-Experts Perspective

LiMoDE: 从动态专家混合视角重新思考终身机器人操作

Zhihao Gu, Lin Wang

机构 * School of EEE, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） 纠错

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

AI总结 提出一种两阶段终身学习方案LiMoDE，通过动态专家混合结构实现多任务预训练和任务自适应，有效缓解灾难性遗忘并促进知识迁移。

CoorDex: Coordinating Body and Hand Priors for Continuous Dexterous Humanoid Loco-Manipulation

CoorDex: 协调身体与手部先验以实现连续灵巧类人运动操作

Sikai Li, Shuning Li, Zhenyu Wei, Yunchao Yao, Chenran Li, Mingyu Ding

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出CoorDex学习框架，通过将高维身体和灵巧手控制转化为协调的潜在残差控制，实现类人机器人在运动中执行灵巧操作，如不停顿抓取瓶子、移动中开冰箱门等。

Comments Project page: https://skevinci.github.io/coordex/

MemoryVAM: Integrating Memory into Video Action Model for Robot Manipulation

MemoryVAM：将记忆融入视频动作模型以实现机器人操作

Yuxin Jiang, Chang Yu, Yunuo Chen, Xiang Feng, Yin Yang, Nishank Gite, Chenfanfu Jiang

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Nirvana Robotics（涅槃机器人） ； University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

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

AI总结 提出MemoryVAM，通过Recap-Cue模块将情景记忆注入视频世界模型策略，解决长时域操作中的非马尔可夫性问题，在LIBERO-Mem和真实机器人任务上显著提升成功率。

Comments Project page: https://MemoryVAM.github.io/

Memory as a Wasting Asset: Pricing Flash Endurance for Embodied Agents, and the Limits of Doing So

记忆作为消耗性资产：为具身智能体定价闪存耐久性及其局限性

Josef Liyanjun Chen

机构 * KAIKAKU 纠错

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

AI总结 本文提出将机器人闪存耐久性视为折旧资本，通过单一影子价格η进行定价，实现成本最优的存储层级分配，并基于真实机器人日志测量价值-写入关联χ的符号，发现其取决于部署场景。

PATCH: Action-Chunk-Conditioned Latent Patch Innovation Monitoring for Robot Manipulation

PATCH: 基于动作块条件潜在补丁创新的机器人操作监控

Yanan Zhou, Ranpeng Qiu, Yincong Chen, Jiajie Cui, Weiming Zhi

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； Australian Centre For Robotics, The University of Sydney（悉尼大学澳大利亚机器人中心） 纠错

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

AI总结 提出PATCH监控器，通过动作块条件潜在补丁创新检测局部场景动态，实现扰动感知的机器人操作干预与恢复。

Universal Manipulation Exoskeleton: Learning Compliant Whole-body Policies with Real-time Torque Feedback

通用操控外骨骼：利用实时扭矩反馈学习全身柔顺策略

Litian Liang, Jingxi Xu, Xinda Qi, Yujun Cai, Houzhu Ding, Luqi Wang, Zhixin Sun, Jyh-Herng Chow, Ming Yang, Mark Cutkosky

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出通用操控外骨骼（UME），通过实时触觉扭矩反馈和全身数据采集，使机器人学习主动柔顺策略，在受限空间中完成移动操作、力控翻转等任务。

Robustness without Wrinkles: Parallel Simulation and Robust MPC for Certified Deformable Manipulation

无皱鲁棒性：并行仿真与鲁棒MPC实现可认证的变形体操作

Wei-Chen Li, Jeffrey Fang, Sasanka Polisetti, Yuexi Song, Glen Chou

机构 * 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)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出CORD-SLS实时控制方法，通过GPU并行可微仿真与接触平滑实现高效梯度规划，结合鲁棒模型预测控制与共形预测校准，在绳索和布料操作中达到毫秒级规划与高安全性。

GHOST: Hierarchical Sub-Goal Policies for Generalizing Robot Manipulation

GHOST: 用于泛化机器人操作的层次化子目标策略

Sriram Krishna, Ben Eisner, Haotian Zhan, Ying Yuan, Haoyu Zhen, Chuang Gan, Shubham Tulsiani, David Held

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； UMass Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

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

AI总结 提出GHOST框架，通过将控制分解为高层子目标预测和低层目标条件控制器，实现视觉运动操作策略的泛化，并利用人类演示适应新物体和任务变化。

Comments Accepted at RSS 2026

When Video Misreads: Closed-Loop Distillation of Reading Heuristics for Exploratory Manipulation Trace QA

当视频误读：面向探索性操作痕迹问答的阅读启发式闭环蒸馏

Haizhou Ge, Yufei Jia, Yue Li, Zhixing Chen, Lu Shi, Lei Han, Guyue Zhou, Ruqi Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； DISCOVER Robotics 纠错

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

AI总结 针对探索性操作中机器人误读视频痕迹的问题，提出闭环痕迹蒸馏方法，通过任务编码代理提取单行自然语言启发式提示，使冻结VLM准确预测最小成功动作链，在模拟和真实机器人任务上提升准确率0.38-0.47。

Comments 16 pages, 4 figures, 4 tables

DECOWAM: Decoupled Whole-Body World-Action Model for Legged Mobile Manipulation

DECOWAM：用于腿式移动操作的解耦全身世界-动作模型

Siyuan Ma, Boshi Zhang, Yutian Zhang, Qinglian Wu, Jiaqi Zhai, Dong Wei, Qiaojun Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Hangzhou Yunshenchu Technology Co., Ltd. (DEEP Robotics)（杭州云神初科技有限公司（深智机器人）） 纠错

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

AI总结 本研究提出DECOWAM模型，通过解耦全身动作因素提升移动操作的视觉与动作预测性能，在真实机器人数据集ARMDOG上验证了其在协调性和鲁棒性上的优势。

Comments 8 pages, 5 figures. Introduces DECOWAM, a decoupled whole-body world-action model for legged mobile manipulation, and the ARMDOG real-robot dataset

C2Dex: Contact-Consistent Reconstruction and Retargeting for Dexterous Manipulation from Monocular Video

C2Dex：基于单目视频的接触一致性重建与灵巧操作重定向

Jie Ren, Zhehao Jiang, Yinhong Yang, Haorui Jia, Han Jiang, Ben Li, Yao Yao, Cheng Lin, Qiu Shen, Zhenshan Bing, Xiao-Xiao Long, Xun Cao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； China Mobile Research Institute（中国移动研究院） 纠错

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

AI总结 C2Dex是基于单目视频的灵巧操作框架，通过聚合物体侧稳定接触实现HOI重建与手物几何保留，在DexYCB、TACO上的轨迹成功率显著优于基线，且真实机器人复现可行。

Comments 9 pages, 5 figures. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Project page: https://k-jie.github.io/C2Dex/

AxisGuide: Grounding Robot Action Coordinate System in RGB Observations for Robust Visuomotor Manipulation

AxisGuide: 在RGB观测中接地机器人动作坐标系以实现鲁棒的视觉运动操控

Jiyun Jang, Yujin Sung, Woosung Joung, Daewon Chae, Sangwon Lee, Sohwi Kim, Jinkyu Kim, Jungbeom Lee

机构 * Korea University（韩国大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； KT R&D Center（KT研发中心） ； Kakao Mobility（Kakao移动） 纠错

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

AI总结 针对视觉运动策略在分布偏移下动作执行失败的问题，提出AxisGuide方法，通过渲染机器人基座坐标系轴并叠加提示通道，增强动作坐标理解，显著提升泛化性能。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

GIRAF: Towards Generalizable Human Interactions with Articulated Objects

GIRAF：迈向与关节物体的可泛化人类交互

Xiaohan Zhang, Sebastian Starke, Alexander Winkler, Federica Bogo, Samir Aroudj, Yuting Ye

机构 * Meta 纠错

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

AI总结 针对合成与关节物体的逼真全身人类交互难题，现有模型有局限。本文提出文本条件扩散模型，通过以物体为中心的表示、混合域训练策略和基于接触的增强方案应对挑战，实验证明其对未见物体配置泛化能力强，超越现有方法。

Comments 12 pages, 6 figures, 3 tables. Accepted at the Third Workshop on Human Motion Generation (HuMoGen), CVPR 2026

PROBE: Manipulation-Grounded Visual Question Answering with VLM Agents

PROBE：基于操作的视觉问答（使用VLM智能体）

Vineet Bhat, Siyi Chen, Alex Zook, Xuning Yang, Stan Birchfield, Valts Blukis, Jonathan Tremblay

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 针对现实杂乱环境中需操作遮挡物体的视觉问答问题，提出PROBE框架，含模拟器、基准测试集及微调方案，提升VLM智能体性能并验证模拟到现实的迁移。

AdvDex: Learning Dexterous Manipulation from Human Demonstrations via Joint-Aligned Actions and Adversarial Learning

AdvDex：通过关节对齐动作与对抗学习从人类演示中学习灵巧操作

Zhiyue Zhao, Jingyi Wu, Hairuo Liu, Mingyu Liu, Liyang Li, Hengdi Zhang, Tong He, Zhengxue Cheng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Paxini Tech（帕西尼科技） 纠错

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

AI总结 AdvDex是一种统一视觉-语言-动作框架，通过OmniShare数据集、JAAS动作空间与领域对抗学习，实现从人类和机器人演示中学习灵巧操作，提升跨实体泛化与技能迁移能力。

Embodied Multimodal Grounding for Open-Vocabulary Mobile Manipulation via Semantic 3D Gaussian Splatting

基于语义三维高斯溅射的开放词汇移动操作具身多模态定位

Huosen Ou, Dongni Song, Yuncong Wang, Tao Zhou, Yiding Ji

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Midea Group（美的集团） ； The 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)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文针对家庭场景开放词汇移动操作的目标定位问题，提出整合Semantic-3DGS的具身多模态框架，经50次真实机器人试验，在长 horizon、杂乱场景等任务中优于PointVLA等基线方法，提升了操作鲁棒性。

Comments 9 pages, 11 figures. Accepted to ACM Multimedia 2026 (MM '26)

Evidence-Grounded Forensic Reasoning for Detecting and Grounding Multi-Modal Media Manipulation

基于证据的取证推理：检测与定位多模态媒体篡改

Yichun Yeh, Yiheng Li, Xiaobo Hu, Zhen Lei, Yang Yang

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

AI总结 本文针对多模态媒体篡改检测与定位问题，提出基于证据的取证推理框架，结合锚定-验证推理链、可验证奖励系统与模态解耦优势路由机制，实现最优性能与可解释性的统一。

Comments accepted by ACM MM 2026

World-to-Wrist: Task-Conditioned Future Wrist Modeling for Fine-Grained Robot Manipulation

世界到手腕：面向精细机器人操作的任务条件未来手腕建模

Yuhao Pan, Haosong Peng, Zhengshen Zhang, Zhengyang Yan, Yalun Dai, Fushuo Huo, Chujie Wang, Tianyu Qi, Xiucheng Wang, Nan Cheng, Wenchao Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出W2-VLA模型，通过任务条件未来手腕建模结合W2-CoT辅助监督，在LIBERO等数据集及真实任务中提升了机器人精细接触敏感操作能力，动作生成速率超80Hz。

Fairness Auditing: Lower Bounds on Company Manipulation

公平性审计：公司操纵的下界

Rachit Verma, Padala Manisha, Sujit Gujar

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

AI总结 该研究将公平性审计建模为公司与审计员的极小极大优化，推导了两种审计机制下审计后人口统计 parity 偏差的下界，实证显示增加审计资源无法消除审计后操纵。

ST-WAM: Semantic-Temporal World Action Model for Robust Manipulation under Visual Distribution Shifts

ST-WAM：面向视觉分布偏移下鲁棒操作的语义-时间世界动作模型

Mingxin Wang, Bin Hu, Bin Qian, Kaitao Jiang, Haoning Wu, Feng Yan, Bowen Jing, Ruiyang Hao, Enyi Wang, Kangning Niu, Yandan Yang, Mu Xu, Yan Wang, Houde Liu, Tianlun Li

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

AI总结 该研究针对视觉分布偏移下机器人操作的鲁棒性问题，提出ST-WAM模型，采用DINOv3等技术，在多个基准测试中取得优异性能，大幅提升了偏移场景下的零样本操作表现。

Comments 9 pages, 5 figures

UniCross: Unified Cross-Skill Dexterous Manipulation Synthesis

UniCross：统一跨技能灵巧操作合成

Hui Zhang, Julian Ferchow, Jie Song, Mirko Meboldt

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； inspire AG（inspire AG公司） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本研究提出UniCross框架，将抓取、重定位等四种灵巧操作技能统一建模，提炼出跨技能策略，可泛化到新物体、抗干扰，还能在不同手型间迁移，实现长时程操作。

Comments Project page: https://zdchan.github.io/UniCross/

Towards Miniature Humanoid Tele-Loco-Manipulation Using Virtual Reality and Reinforcement Learning

利用虚拟现实和强化学习实现微型仿人机器人的远程定位操作

Nicolas Kosanovic, Jordan Dowdy, Jean Chagas Vaz

机构 * University of Louisville（路易斯维尔大学） 纠错

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

AI总结 研究针对微型仿人机器人缺乏类似全尺寸机器人控制堆栈的问题，利用虚拟现实和强化学习开发了控制堆栈，经实验验证能实现一定速度行走及远程定位操作，展现了微型仿人机器人远程定位操作的潜力。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted manuscript. Published in the 2025 IEEE-RAS 24th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids), pp. 1233-1240

Journal ref 2025 IEEE-RAS 24th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids), pp. 1233-1240 (2025)

Foresight Residual RL for Long-Horizon Robot Manipulation with Vision-Language-Action Models

用于基于视觉-语言-动作模型的长时机器人操作的前瞻性残差强化学习

Yuhan Liu, Xinyu Zhang, Litao Liu, Abdeslam Boularias

机构 * Department of Computer Science, Rutgers University（罗格斯大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对长时机器人操作中VLA策略的不足，提出前瞻性残差强化学习，通过离线估计前瞻性值优化交接质量，在螺母拧紧装配任务中，该方法全任务成功率高，优于标准方法和基线，强调塑造子任务成功状态对提升长时性能的重要性。

Comments Accepted at IROS2026. Project website: https://jaysparrow.github.io/foresight-residual-rl

GenVid2Robot: From Video Generation to Robot Manipulation via Rigid-Geometric Consistency

GenVid2Robot：通过刚性几何一致性从视频生成到机器人操作

Haohui Huang, Xi Yuan, Panpan Liao, Tao Teng, Chenguang Yang, Jing Guo, Yi Guo

机构 * School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算学系） ； State Key Laboratory of Submarine Geoscience, School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学海洋地球科学国家重点实验室，自动化与智能感知学院） 纠错

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

AI总结 研究旨在将生成视频转换为机器人可执行操作轨迹。核心方法是GenVid2Robot框架，通过采样语义锚点、跟踪验证运动等步骤实现。主要贡献是提高了生成视频引导操作的可靠性，通过多种手段建立视觉运动先验。

Comments Preprint

Vision Token Manipulation Attacks on Cloud-Edge Inference of Large Vision-Language Models

对大型视觉语言模型云边缘推理的视觉令牌操纵攻击

Zikai Zhang, Rui Hu, Olivera Kotevska, Jiahao Xu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Nevada, Reno（内华达大学里诺分校计算机科学与工程系） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） 纠错

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

AI总结 研究黑盒中间人设置下的视觉令牌操纵攻击，提出四种简答攻击策略和基于优化的令牌选择方法，实验表明操纵少量视觉令牌可大幅降低大型视觉语言模型云边缘推理的准确性。

ComAct: Reframing Professional Software Manipulation via COM-as-Action Paradigm

ComAct: 通过COM即行动范式重构专业软件操作

Jiaxin Ai, Tao Hu, Xuemeng Yang, Shu Zou, Hairong Zhang, Daocheng Fu, Yu Yang, Hongbin Zhou, Nianchen Deng, Pinlong Cai, Zhongyuan Wang, Botian Shi, Kaipeng Zhang, Licheng Wen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出COM即行动范式，将专业软件交互转化为确定性程序合成，解决GUI代理的脆弱性和API代理的异构性问题；构建ComCADBench基准和ComActor自校正代理，在工业CAD软件上实现SOTA性能。

CoStream: Composing Simple Behaviors for Generalizable Complex Manipulation

CoStream: 组合简单行为实现可泛化的复杂操作

Haonan Chen, Yuxiang Ma, Stephen Tian, Xiaoshen Han, Wenlong Huang, Feiyang Wu, Yunzhu Li, Jiajun Wu, Edward H. Adelson, Yilun Du

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

AI总结 提出CoStream框架，通过组合语义、预测和反应三种简单行为，在共享SE(3)接口上实现高精度、可泛化的复杂操作，在8个真实任务中验证了其有效性。

Comments Website: https://costream-simple.github.io

NoContactNoWorries: Estimating Contact through Vision and Proprioception for In-Hand Dexterous Manipulation

NoContactNoWorries: 通过视觉和本体感觉估计手内灵巧操作的接触

Soham Patil, Avirup Das, Sourabh Bhosale, Spandan Roy

机构 * Robotics Research Center (RRC), International Institute of Information Technology (IIIT), Hyderabad, India（印度海得拉巴国际信息技术研究所机器人研究中心） ； Department of Computer Science, The University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出一种基于Transformer的多模态框架，融合RGB-D视觉和机器人本体感觉推断二值接触状态，作为手物交互的伪触觉信号，支持下游强化学习实现手内物体重定向并泛化至新物体。

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

RE4: Transformation-aware Imitation of Object Interactions Using Manipulation Modes

RE4: 使用操作模式进行物体交互的变换感知模仿

Arsh Chawla, Rahul Shome

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 提出RE4框架，通过轻量级自监督姿态估计和操作模式感知的检索、变换、重规划与执行，在保持可解释性的同时提升物体交互模仿学习的性能和鲁棒性。

Comments 8 pages, appendix