机器人 / 具身智能

Supercharging Thermal Gaussian Splatting with Depth Estimation

利用深度估计增强热高斯泼溅

Manoj Biswanath, Chenxin Cai, Hannah Schieber, Daniel Roth, Benjamin Busam

机构 * Technical University of Munich（技术大学慕尼黑） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与人工智能研究所） ； Human-Centered Computing and Extended Reality Lab（以人为本计算与扩展现实实验室） ； TUM University Hospital（技术大学慕尼黑医院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种仅使用热红外图像和深度估计的单模态方法TDg，通过热到深度高斯泼溅推导辐射场，在渲染质量和训练时间上优于多模态基线。

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted and will be published in ISPRS proceedings (ISPRS Congress 2026)

Reliable Reasoning with Large Language Models via Preference-Based Maximum Satisfiability

基于偏好最大可满足性的大语言模型可靠推理

Pedro Orvalho, Marta Kwiatkowska, Guillem Alenyà, Felip Manyà

机构 * Artificial Intelligence Research Institute (IIIA) Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)（人工智能研究所（IIIA）西班牙国家科学研究委员会（CSIC）） ； Department of Computer Science University of Oxford（计算机科学系牛津大学） ； Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (IRI-CSIC-UPC)（机器人与信息工业研究所（IRI-CSIC-UPC）） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种混合推理方法，通过LLM生成代码将自然语言问题编码为偏好最大可满足性问题，由精确求解器求解并独立验证，显著提高可行性。

Comments 17 pages, 1 figure, 4 tables

Remote telepresence over large distances via robot avatars: case studies

通过机器人化身进行远距离远程呈现：案例研究

Mohamed Elobaid, Stefano Dafarra, Ehsan Ranjbari, Giulio Romualdi, Tomohiro Chaki, Tomohiro Kawakami, Takahide Yoshiike, Daniele Pucci

机构 * Artificial and Mechanical Intelligence AMI (Italian Insititute of Technology)（人工与机械智能AMI（意大利理工学院）） ； Frontier Robotics, Innovative Research Excellence（前沿机器人，创新研究卓越；本田研发） ； Honda R&D（机器学习与优化，曼彻斯特大学） ； Machine Learning and Optimisation, The University of Manchester 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文探讨了如何调整一种新提出的化身系统架构，以适应不同形态的机器人（轮式、腿式及多种手部与运动学结构），在带宽受限条件下实现洲际远程呈现。

Learning to Feel Materials from Multisensory Tactile Data via Interpretable Models

通过可解释模型从多感官触觉数据中学习感知材料

Li Zou, Yasemin Vardar

机构 * Delft University of Technology (TU Delft), Department of Cognitive Robotics（代尔夫特理工大学（TU Delft），认知机器人学系） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一个可解释的计算框架，利用多感官触觉数据（包括按压、静态接触和滑动交互）建模人类材料感知与识别，发现热觉和顺应性线索对感知建模和材料分类至关重要。

Comments 12 pages, 3 figures, journal

ESAM++: Efficient Online 3D Perception on the Edge

ESAM++：边缘上的高效在线3D感知

Qin Liu, Lavisha Aggarwal, Saptarashmi Bandyopadhyay, Vikas Bahirwani, Marc Niethammer, Ehsan Adeli, Andrea Colaco

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Google（谷歌） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ESAM++，一种轻量级可扩展的在线3D场景感知方法，通过3D稀疏特征金字塔网络（SFPN）在边缘设备上实现高效、准确的3D实例分割。

From Passive Monitoring to Active Defence: Resilient Control of Manipulators Under Cyberattacks

从被动监测到主动防御：网络攻击下机械臂的弹性控制

Gabriele Gualandi, Alessandro V. Papadopoulos

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Mälardalen University（计算机科学与工程系，马尔默大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对虚假数据注入攻击（FDIA）下冗余机械臂的弹性控制问题，提出一种基于异常分数的主动控制级防御方法，通过单调函数衰减控制输入，显著降低攻击引起的末端执行器偏差，同时保证无攻击时的标称性能。

Comments v2: Accepted at ICRA 2026. Corrected minor typos, grammatical errors, and notation inconsistencies. Corrected the attacker's PD law in Sec. III-C: removed the feedforward acceleration term, viable only when the attacker assumes sufficient tracking precision; the active defence prevents this in our experiments, so only PD terms are used

Event-based Motion & Appearance Fusion for 6D Object Pose Tracking

基于事件的运动与外观融合的6D物体姿态跟踪

Zhichao Li, Chiara Bartolozzi, Lorenzo Natale, Arren Glover

机构 * Event-driven Perception for Robotics, Istituto Italiano di Tecnologia, Italy（事件驱动感知机器人实验室，意大利理工学院） ； Humanoid Sensing and Perception, Istituto Italiano di Tecnologia, Italy（人形感知与感知，意大利理工学院） ； University of Genoa, Genoa, Italy（热那亚大学，意大利） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种结合事件相机高时间分辨率优势的无学习方法，通过事件光流传播姿态并利用模板匹配校正，在高速运动物体上达到或超越现有算法性能。

Disentangled Representation Learning through Unsupervised Symmetry Group Discovery

通过无监督对称群发现实现解缠表示学习

Barthélémy Dang-Nhu, Louis Annabi, Sylvain Argentieri

机构 * Sorbonne Université, CNRS, Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique, ISIR（索邦大学，国家科学研究中心，智能系统与机器人研究所，ISIR） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种具身智能体通过与环境的无监督交互自主发现动作空间的群结构的方法，证明了在最小假设下真实对称群分解的可识别性，并推导出两种算法以学习线性对称基解缠表示。

R5DGS: Semantic-Aware 4D Gaussian Splatting with Rigid Body Constraints for Efficient Dynamic Scene Reconstruction

R5DGS：基于刚体约束的语义感知4D高斯泼溅用于高效动态场景重建

Denis Gridusov, Maxim Popov, Sergey Kolyubin

机构 * Biomechatronics and Energy-Efficient Robotics (BE2R) Lab, ITMO University（生物机电学与节能机器人实验室，ITMO大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出R5DGS框架，通过紧凑身份编码和CLIP对象查找表实现语义感知的4D高斯表示，并利用刚体推理约束仅预测对象质心动力学，从而在保持轨迹合理性的同时实现11 FPS的加速。

Comments Code: https://github.com/be2rlab/r5dgs

Investigating the Effect of a Series Elastic Actuation Retrofit to Black-Box Actuators

研究串联弹性驱动改造对黑箱执行器的影响

Ivan Tregear, Ayhan Aktas, Ferdinando Rodriguez y Baena

机构 * Imperial College London, Mechanical Engineering Department（帝国理工学院伦敦校区机械工程系） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 通过为黑箱执行器加装串联弹性元件，利用有限元分析设计扭转弹性元件，实现了高保真力测量，将开环力控制带宽从10.32 Hz提升至30.32 Hz，提升2.93倍，且性能优于成本更高的商用传感器。

Comments Related GitHub repo available here: https://github.com/ITregear/SeriesElasticActuation-FYP

Quantifying Full-Body Immersion

量化全身沉浸

Alihan Bakir, Ekrem Yüksel, Fabio Zuliani, Neil Chennoufi, Francesco Bruno, Jamie Paik

机构 * Reconfigurable Robotics Lab（可重构机器人实验室） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于全身动态交互的沉浸式虚拟体验新范式，通过音频视觉沉浸、物理沉浸和全身沉浸三个层次，结合模块化机器人表面单元实现可扩展的沉浸环境渲染，推动人与虚拟环境的共生。

Comments This manuscript is under consideration for possible publication in the Nature. Copyright may be transferred to Nature if the manuscript is accepted for publication, without further notice

AutoRPA: Efficient GUI Automation through LLM-Driven Code Synthesis from Interactions

AutoRPA: 通过基于LLM的代码合成实现高效的GUI自动化

Minghao Chen, Xinyi Hu, Zhou Yu, Yufei Yin

机构 * Zhejiang Key Laboratory of Space Information Sensing and Transmission（浙江空间信息感知与传输重点实验室） ； School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AutoRPA框架，通过将ReAct风格代理的决策逻辑自动转化为鲁棒的RPA功能，提高GUI自动化效率和可重用性，同时减少82%到96%的token使用量。

Comments Accepted in ICML 2026

CMC-Opt: Constraint Manifold with Corners for Inequality-Constrained Optimization

CMC-Opt: 带角落的约束流形用于不等式约束优化

Yetong Zhang, Frank Dellaert

机构 * College of Computing（计算学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Atlanta, USA（美国亚特兰大） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于流形的框架，用于解决机器人中存在等式和不等式约束的优化问题。通过引入带角落的约束流形，将原问题直接转换为无约束优化问题，从而在约束状态空间上进行优化，并在大规模动力学规划问题中验证了该框架的有效性和鲁棒性。

Temporal Counterfactual Explanations of Behaviour Tree Decisions

行为树决策的时序反事实解释

Tamlin Love, Antonio Andriella, Guillem Alenyà

机构 * Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC（机器人与计算机工业研究所，CSIC-UPC） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种生成反事实解释的方法，通过构建行为树的因果模型来解释机器人决策原因，提高了机器人系统的透明性和安全性。

Comments 33 pages, 7 figures + 4 figures in appendices

Bézier Degradation Modeling for LiDAR-based Human Motion Capture

基于LiDAR的人体动作捕捉的贝塞尔退化建模

Xiaoqi An, Lin Zhao, Jun Li, Chen Gong, Jian Yang

机构 * PCA Lab, School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（计算机科学与工程学院精密仪器实验室，南京理工大学） ； PCA Lab, School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（智能科学与技术学院精密仪器实验室，南京大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出BMLiCap框架，通过时间可压缩的贝塞尔曲线建模人体动作，采用轨迹保留策略减少控制点，设计渐进式动作重建模块，利用时间尺度运动变换器和多级动作聚合器有效融合多尺度曲线，以提高复杂场景下的动作重建精度和时间连续性。

Comments Accepted by CVPR 2026

Spatiotemporal Robustness of Temporal Logic Tasks using Multi-Objective Reasoning

基于多目标推理的时序逻辑任务时空鲁棒性

Oliver Schön, Lars Lindemann

机构 * Automatic Control Laboratory, ETH Zürich（自动化控制实验室，苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了通过多目标推理处理时序逻辑任务的时空鲁棒性，提出了一种新的时空鲁棒性定义，能够同时考虑空间和时间扰动，并展示了其在多智能体机器人、智慧城市和空中交通管制等交互系统中的应用。

Comments 30 pages, 6 figures, to be published at the 38th International Conference on Computer Aided Verification 2026

Rapid Vibration Suppression and Trajectory Tracking of a Serial Manipulator with Multi-Flexible Links

多柔性连杆串联 manipulator 的快速振动抑制与轨迹跟踪

Chengyi Wang, Yilong Huang, Ji Wang

机构 * School of Aerospace Engineering, Xiamen University（厦门大学航空航天工程学院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于 backstepping 的输出反馈框架，用于快速抑制多连杆串联柔性 manipulator 的振动并实现末端跟踪，通过 DeepONet 近似实现实时部署和可扩展性。

Monocular Open Vocabulary Occupancy Prediction for Indoor Scenes

单目开放词汇占用预测用于室内场景

Changqing Zhou, Yueru Luo, Han Zhang, Zeyu Jiang, Changhao Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出了一种基于几何的监督方法，用于单目开放词汇室内场景的占用预测，通过引入一种基于Poisson的透明度感知方法和逐步温度衰减调度，提高了几何和语义对齐的稳定性与精度，实验结果显示在Occ-ScanNet数据集上取得了较高的IoU和mIoU指标。

Comments Accepted at CVPR2026 Oral

Parameterized Hardness of Zonotope Containment and Neural Network Verification

参数化的Zonotope包含与神经网络验证的难度

Vincent Froese, Moritz Grillo, Christoph Hertrich, Moritz Stargalla

机构 * Technische Universität Berlin（柏林技术大学） ； Max Planck Institute for Mathematics in the Sciences（马克斯·普朗克数学研究所） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡技术大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究探讨了2层ReLU网络函数的正性判定问题，证明其在参数d下属于W[1]-难问题，并展示了Zonotope包含、Lp-Lipschitz常数近似等任务的计算复杂性，揭示了这些基础问题的最优解法。

Comments 20 pages, 5 figures, paper accepted at ICLR 2026

A Mechanistic Model for Collective Motion from Sensorimotor Regularities

从传感器运动规律出发的集体运动机制模型

Vito Mengers, Bao Duc Cao, Oliver Brock

机构 * Robotics and Biology Laboratory, Technische Universität Berlin, Germany（技术大学柏林机器人与生物学实验室，德国） ； Science of Intelligence, Research Cluster of Excellence, Berlin, Germany（智能科学，卓越研究集群，柏林，德国） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出基于机器人建模框架的集体运动机制模型，通过感知和动作的梯度下降实现群体行为，揭示了传感器运动规律在集体行为中的作用。

Sampling-Based Global Optimal Control and Estimation via Semidefinite Programming

基于采样的全局最优控制与估计通过半正定规划

Antoine Groudiev, Fabian Schramm, Éloïse Berthier, Justin Carpentier, Frederike Dümbgen

机构 * École Normale Supérieure, PSL Research University（巴黎高等师范大学，PSL研究大学） ； Inria, Département d’informatique de l’ENS, CNRS, PSL Research University（法国国家科学研究中心，ENS计算机系，PSL研究大学） ； U2IS, ENSTA, Institut Polytechnique de Paris（巴黎高等理工学院，U2IS） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文将KernelSOS理论应用于控制和机器人领域，解决实际应用中的重启策略、超参数校准等关键问题，并展示其在高维非参数轨迹优化中的优势。

Occlusion-Based Object Transportation Around Obstacles With a Swarm of Miniature Robots

基于遮挡的对象绕障物运输的群体机器人

Breno Cunha Queiroz, Daniel MacRae

机构 * Faculty of Science and Engineering, Rijksuniversiteit Groningen（格罗宁根大学科学与工程学院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于遮挡的群体机器人运输方法，通过设置子目标实现绕障运输，保持去中心化和无通信特性，适用于复杂环境。

Comments 25 pages, 9 figures, 6 tables. Accepted for publication in the journal Swarm Intelligence

Journal ref Swarm Intelligence, 2024

RoboBlockly Studio: Conversational Block Programming with Embodied Robot Feedback for Computational Thinking

RoboBlockly Studio：具有身体反馈的对话式积木编程用于计算思维

Leyi Li, Chenyu Du, Jiafei Sun, Erick Purwanto, Qing Zhang

机构 * Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出RoboBlockly Studio，结合积木编程、对话AI教学代理和具身机器人执行，通过迭代循环提升学生计算思维能力，探讨AI与机器人在教育中的应用。

Comments Accepted to ACM DIS 2026. Camera-ready version

Sampling-Based Follow-the-Leader Motion Planning for Manipulator-Mounted Continuum Robots

基于采样的跟随者-领导者运动规划用于机械臂搭载的连续机器人

Chengnan Shentu, Nicholas Baldassini, Oluwagbotemi D. Iseoluwa, Radian Gondokaryono, Jessica Burgner-Kahrs

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于采样的跟随者-领导者运动规划方法，用于机械臂搭载的连续机器人，通过分离全局形状搜索与基座姿态确定，实现高效规划与高精度路径跟踪。

MineEvolve: Self-Evolution with Accumulated Knowledge for Long-Horizon Embodied Minecraft Agents

MineEvolve: 基于积累知识的长周期具身Minecraft智能体自进化

Zhengwei Xie, Zhisheng Chen, Ziyan Weng, Jinhan Li, Chenglong Li, Zikai Xiao, Jingwei Song, Jinhao Jing, Vireo Zhang, Kun Wang

机构 * USTC（中国科学技术大学） ； NTU（国立台湾大学） ； CityU-DG（城市大学-数据科学） ； THU（清华大学） ； ZJU（浙江大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK-SZ（香港大学-深圳） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MineEvolve框架，通过将执行反馈转化为可操作的行为知识，提升长周期具身智能体在Minecraft中的表现，实验表明其在高依赖任务组中效果显著。

Smoothing Out the Edges: Continuous-Time Estimation with Gaussian Process Motion Priors on Factor Graphs

平滑边缘：基于因子图的高斯过程运动先验的连续时间估计

Connor Holmes, Sven Lilge, Zi Cong Guo, Frank Dellaert, Timothy D. Barfoot

机构 * 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 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出基于因子图的高斯过程连续时间估计方法，通过简化解释和三个GTSAM示例，提升非参数方法在机器人中的应用。

Turbo-GS: Accelerating 3D Gaussian Fitting for High-Quality Radiance Fields

Turbo-GS: 加速3D高斯拟合以实现高质量辐射场

Ankit Dhiman, Tao Lu, R Srinath, Emre Arslan, Angela Xing, Yuanbo Xiangli, R Venkatesh Babu, Srinath Sridhar

机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究院） ； Brown University（布朗大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Samsung R&D Institute India - Bangalore（三星印度研发中心-班加罗尔） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Turbo-GS方法，通过减少计算开销和提升学习效率加速3D高斯拟合，实现4K分辨率快速拟合并保持高质量视图渲染。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project page: https://ivl.cs.brown.edu/research/turbo-gs

GATO: GPU-Accelerated and Batched Trajectory Optimization for Scalable Edge Model Predictive Control

GATO：用于可扩展边缘模型预测控制的GPU加速和批处理轨迹优化

Alexander Du, Emre Adabag, Gabriel Bravo-Palacios, Brian Plancher

机构 * School of Engineering and Applied Science, Columbia University（哥伦比亚大学工程与应用科学学院） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Barnard College, Columbia University and Dartmouth College（哥伦比亚大学巴纳德学院和达特茅斯学院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 GATO通过算法、软件和计算硬件的协同设计，实现对中等批量大小的实时轨迹优化，提升边缘模型预测控制的性能。

Comments Accepted to ICRA 2026. 8 pages, 8 figures, 2 tables

TAG-K: Tail-Averaged Greedy Kaczmarz for Computationally Efficient and Performant Online Inertial Parameter Estimation

TAG-K：尾部平均贪心Kaczmarz用于计算高效且性能优异的在线惯性参数估计

Shuo Sha, Anupam Bhakta, Zhenyuan Jiang, Kevin Qiu, Ishaan Mahajan, Gabriel Bravo-Palacios, Brian Plancher

机构 * School of Applied Science, Columbia University（哥伦比亚大学应用科学学院） ； Columbia College, Columbia University（哥伦比亚大学哥伦比亚学院） ； Barnard College, Columbia University and Dartmouth College（哥伦比亚大学巴纳德学院和达特茅斯学院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出TAG-K算法，结合贪心随机行选择和尾部平均，实现高效稳定的在线惯性参数估计，在计算受限的机器人系统中表现出更快的求解速度和更高的鲁棒性。

Comments Accepted to ICRA 2026. 3 Figures. 3 Tables

SpatialGrammar: A Domain-Specific Language for LLM-Based 3D Indoor Scene Generation

SpatialGrammar: 一种面向领域的语言用于基于LLM的3D室内场景生成

Song Tang, Kaiyong Zhao, Yuliang Li, Qingsong Yan, Penglei Sun, Junyi Zou, Qiang Wang, Xiaowen Chu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SpatialGrammar，一种领域特定语言，通过BEV网格放置确定性编译生成有效3D几何，提升空间准确性和物理合理性。SG-Agent通过编译器反馈迭代优化场景，SG-Mini在单次生成场景中表现优异。