机器人 / 具身智能

HOG-Layout: Hierarchical 3D Scene Generation, Optimization and Editing via Vision-Language Models

HOG-Layout：通过视觉-语言模型实现层次化3D场景生成、优化与编辑

Haiyan Jiang, Deyu Zhang, Dongdong Weng, Weitao Song, Henry Been-Lirn Duh

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 HOG-Layout利用大语言模型和视觉-语言模型实现文本驱动的层次化3D场景生成、优化与实时编辑，通过检索增强生成技术提升语义一致性，结合优化模块增强物理一致性，实现高效场景编辑。

Comments CVPR 2026

TAPNext++: What's Next for Tracking Any Point (TAP)?

TAPNext++: 追踪任意点（TAP）的下一步

Sebastian Jung, Artem Zholus, Martin Sundermeyer, Carl Doersch, Ross Goroshin, David Joseph Tan, Sarath Chandar, Rudolph Triebel, Federico Tombari

机构 * Google（谷歌） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心） ； Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Chandar Research Lab（钱达尔研究实验室） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔综合理工学院） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） ； Technical University Munich (TUM)（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 TAPNext++通过训练长序列和引入重检指标提升追踪性能，在保持低内存计算开销的同时实现更长序列的追踪。

Comments 8 pages, will be publised at CVPR Findings 2026, Website https://tap-next-plus-plus.github.io

Unified Unsupervised and Sparsely-Supervised 3D Object Detection by Semantic Pseudo-Labeling and Prototype Learning

通过语义伪标签和原型学习实现统一的无监督和稀疏监督3D目标检测

Yushen He, Lei Zhao, Weidong Chen

机构 * Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医疗机器人研究院） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China（系统控制与信息处理教育部重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出SPL框架，通过语义伪标签和原型学习统一无监督和稀疏监督3D目标检测，生成高质量伪标签并稳定特征学习，实验表明在KITTI和nuScenes数据集上优于现有方法。

Natural Gradient Gaussian Approximation Filter on Lie Groups for Robot State Estimation

在李群上的自然梯度高斯近似滤波器用于机器人状态估计

Tianyi Zhang, Wenhan Cao, Chang Liu, Yao Lyu, Shengbo Eben Li

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； College of Engineering, Peking University（北京大学工学院） ； College of Artificial Intelligence, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Tsinghua-Efort Joint Research Center for EAI Computation and Perception（清华大学-埃夫特EAI计算与感知联合研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出在李群上基于自然梯度优化的高斯近似滤波器，用于解决机器人系统在李群流形上状态估计的非线性问题，通过避免局部线性化提高估计精度。

PolySLGen: Online Multimodal Speaking-Listening Reaction Generation in Polyadic Interaction

PolySLGen：多对多交互中的在线多模态说话-倾听反应生成

Zhi-Yi Lin, Thomas Markhorst, Jouh Yeong Chew, Xucong Zhang

机构 * Computer Vision Lab, Delft University of Technology（代尔夫特理工大学计算机视觉实验室） ； Honda Research Institute Japan（本田日本研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出PolySLGen框架，用于多对多交互中的多模态反应生成，通过融合姿态和社交信号提升对话连贯性和真实感。

Coordinate-Based Dual-Constrained Autoregressive Motion Generation

基于坐标双约束的自回归运动生成

Kang Ding, Hongsong Wang, Jie Gui, Liang Wang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（东南大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Engineering, Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Ministry of Education, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院、教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室） ； Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室） ； Engineering Research Center of Blockchain Application, Supervision And Management (Southeast University), Ministry of Education（教育部区块链应用监管工程研究中心（东南大学）） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CDAMD框架，通过坐标输入和双约束因果掩码提升文本到运动的生成质量与语义一致性。

Comments Code is available at: https://github.com/fly-dk/CDAMD

Karma Mechanisms for Decentralised, Cooperative Multi Agent Path Finding

基于 Karma 机制的去中心化协作多智能体路径寻找

Kevin Riehl, Julius Schlapbach, Anastasios Kouvelas, Michail A. Makridis

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于 Karma 机制的去中心化协作 MAPF 框架，通过非交易性信用机制平衡智能体的重规划努力，减少服务时间差异，提升整体效率。

Bird-Inspired Spatial Flapping Wing Mechanism via Coupled Linkages with Single Actuator

受鸟启发的通过耦合连杆的空域扑翼机制 via 单个执行器

Daniel Huczala, Sun-Pill Jung, Frank C. Park

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

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

AI总结 本文提出了一种受鸟启发的扑翼机制，由两个耦合的空域四连杆组成，通过单个电机驱动，实现协调的扫动和折叠翼运动，减少重量和控制复杂性。

Rendering Multi-Human and Multi-Object with 3D Gaussian Splatting

多人类和多物体的3D高斯散射渲染

Weiquan Wang, Jun Xiao, Feifei Shao, Yi Yang, Yueting Zhuang, Long Chen

机构 * State Key Lab of CAD&CG, College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出MM-GS框架，通过实例级多视图融合和场景级实例交互模块，解决多人类和多物体动态场景重建中的视图一致性与复杂依赖建模问题，实现高保真渲染。

Comments 8 pages, 4 figures, accepted by ICRA 2026

A Dynamic Toolkit for Transmission Characteristics of Precision Reducers with Explicit Contact Geometry

一种具有显式接触几何的精密减速器传动特性动态工具包

Jiacheng Miao, Chao Liu, Qiliang Wang, Yunhui Guan, Weidong He

机构 * Intelligent Equipment Division, CRRC Qishuyan Institute Co., Ltd（中车戚墅堰机车车辆工艺研究所有限公司智能装备事业部） ； School of Mechanical Engineering, Dalian Jiaotong University（大连交通大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种动态工具包，用于分析具有显式接触几何的精密减速器传动特性，通过统一框架解决接触行为建模、齿轮刚度评估和系统振动预测的挑战，提升精度和计算效率。

Comments 21 pages, 8 figures

V$^{2}$-SAM: Marrying SAM2 with Multi-Prompt Experts for Cross-View Object Correspondence

V$^{2}$-SAM：融合SAM2与多提示专家以实现跨视角物体对应

Jiancheng Pan, Runze Wang, Tianwen Qian, Mohammad Mahdi, Yanwei Fu, Xiangyang Xue, Xiaomeng Huang, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel, Yuqian Fu

机构 * INSAIT, Sofia University “St. Kliment Ohridski”（INSAIT，索非亚大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 本文提出V2-SAM框架，通过两个互补的提示生成器将SAM2从单视角分割适应到跨视角对应，引入多专家设计和PCCS选择器，实现跨视角物体一致性的新方法。

Comments 19 pages

Model Predictive Control via Probabilistic Inference: A Tutorial and Survey

基于概率推断的模型预测控制：教程与综述

Kohei Honda

机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； CyberAgent AI Lab（CyberAgent AI实验室） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于概率推断的模型预测控制（PI-MPC），介绍了其通过变分推断生成动作的方法，并探讨了该方法在机器人及其他控制应用中的理论与实践意义。

Comments 41 pages, 7 figures

Scalable Screw-Theoretic Synthesis for PDE-Based Dynamic Modeling of Multibody Flexible Manipulators

基于PDE的多体柔顺机械臂动态建模的可扩展螺旋理论综合方法

S. Yaqubi, J. Mattila

机构 * Tampere University（坦佩雷大学） ； Johannes Kepler University Linz（林茨约翰·开普勒大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种可扩展的螺旋理论多体综合框架，用于PDE基的串行机器人柔性连杆动态建模。通过构建螺旋理论PDE模型并严格施加约束力，实现了对局部和全局动态的捕捉。

Comments Submitted to Springer for peer review. Copyright might be transferred without notice

PalpAid: Multimodal Pneumatic Tactile Sensor for Tissue Palpation

PalpAid：多模态气压触觉传感器用于组织触诊

Devi Yuliarti, Ravi Prakash, Hiu Ching Cheung, Amy Strong, Patrick J. Codd, Shan Lin

机构 * Duke University（杜克大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 PalpAid通过气压和声音传感器恢复机器人手术中的触觉信息，能区分不同硬度的3D打印物体和离体组织。

Comments IEEE-RAS RoboSoft 2026

MT-PCR: Hybrid Mamba-Transformer Network with Spatial Serialization for Point Cloud Registration

MT-PCR：基于空间串行化的混合Mamba-Transformer网络用于点云配准

Bingxi Liu, An Liu, Hao Chen, Huaqi Tao, Jinqiang Cui, Yiqun Wang, Hong Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MT-PCR框架，结合Mamba和Transformer模块，通过Z-order曲线串行点云特征以增强空间局部性，提升点云配准的精度与效率。

Comments 12 Pages

A Flow Matching Framework for Soft-Robot Inverse Dynamics

一种用于软机器人逆动力学的流匹配框架

Hang Yang, Fangju Yang, Yangming Zhang, Ibrahim Alsarraj, Yuhao Wang, Zhenye Luo, Zixi Chen, Ke Wu

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

AI总结 本文提出一种流匹配框架，用于学习软连续机器人的逆动力学，通过生成运输映射实现系统微分动力学的学习，提升轨迹跟踪精度和稳定性。

Elastomeric Strain Limitation for Design of Soft Pneumatic Actuators

弹性形变限制在软气动执行器设计中的应用

Gregory M. Campbell

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

AI总结 本文研究了用于安全力生成的软气动执行器设计，通过电吸附（EA）限位器实现形状变化、快速力施加和精确充气轨迹控制，展示了在相同压力扫描下可变轨迹充气的应用。

Comments PhD Thesis, University of Pennsylvania, 2025

A Survey of Real-Time Support, Analysis, and Advancements in ROS 2

ROS 2实时支持、分析与进展综述

Daniel Casini, Jian-Jia Chen, Jing Li, Federico Reghenzani, Harun Teper

机构 * Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa, Italy（意大利比萨圣安娜大学） ； TU Dortmund University, Germany（德国多特蒙德工业大学） ； New Jersey Institute of Technology, Newark, USA（美国新泽西理工学院） ； Politecnico di Milano, Milan, Italy（意大利米兰理工大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了ROS 2在实时系统中的研究进展，涵盖调度机制、通信中间件、执行器分析及社区改进，提出分类体系以指导实时能力提升。

The Construction of a Soft Gripper Based on Magnetorheological Elastomer with Permanent Magnet

基于磁流变弹性体与永磁体的软抓取器构造

Jakub Bernat, Pawel Czopek, Paulina Superczynska, Piotr Gajewski, Agnieszka Marcinkowska

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

AI总结 本文提出基于磁流变弹性体和永磁体的新型抓取器，利用永磁体能量实现自闭合抓取机制，通过柔性材料实现对不同形状的精密物体的抓取，通过实验验证了其有效性。

Play-Testing REMind: Evaluating an Educational Robot-Mediated Role-Play Game

Play-Testing REMind: 评估一种教育机器人介导的角色扮演游戏

Elaheh Sanoubari, Neil Fernandes, Keith Rebello, Alicia Pan, Andrew Houston, Kerstin Dautenhahn

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 本文评估了REMind，一种旨在帮助儿童应对校园欺凌的教育机器人介导角色扮演游戏，通过混合方法测试发现其提升了自我效能、视角转换和干预策略等学习目标。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

A Generalized Matrix Inverse that is Consistent with Respect to Diagonal Transformations

一种与对角变换一致的广义矩阵逆

Jeffrey Uhlmann

机构 * University of Missouri-Columbia（密苏里大学哥伦比亚分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种与任意非奇异对角变换一致的广义矩阵逆，解决了长期存在的开放问题，扩展了Drazin逆和Moore-Penrose逆，应用于机器人、跟踪和控制系统。

Comments This reflects the 2018 SIMAX publication. (The 1604.08476 preprint has a comment saying that its content is contained in the SIMAX paper, but the two are quite distinct.)

Journal ref SIAM Journal on Matrix Analysis, Vol. 239, No. 2, pp. 781-800, 2018

Owl-AuraID 1.0: An Intelligent System for Autonomous Scientific Instrumentation and Scientific Data Analysis

Owl-AuraID 1.0：自主科学仪器与科学数据分析的智能系统

Han Deng, Anqi Zou, Hanling Zhang, Ben Fei, Chengyu Zhang, Haobo Wang, Xinru Guo, Zhenyu Li, Xuzhu Wang, Peng Yang, Fujian Zhang, Weiyu Guo, Xiaohong Shao, Zhaoyang Liu, Shixiang Tang, Zhihui Wang, Wanli Ouyang

机构 * Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Suzhou Laboratory（苏州实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 Owl-AuraID 1.0通过GUI原生范式实现科学仪器自动化，整合类型1（仪器操作）和类型2（数据分析）技能，支持FTIR、NMR等多种分析模态，为自主实验室提供可扩展的基础框架。

Comments 17 pages

Relative Localization System Design for SnailBot: A Modular Self-reconfigurable Robot

SnailBot模块化自重构机器人相对定位系统设计

Shuhan Zhang

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

AI总结 本文设计实现SnailBot模块化自重构机器人相对定位系统，融合ARUco标记识别、光学流分析和IMU数据处理，实现实时动态场景下的可靠定位，验证了系统在协作机器人任务中的有效性。

Comments The paper contains factual error and logic flaws, which needs to be repaired before submitting

Sampling-Horizon Neural Operator Predictors for Nonlinear Control under Delayed Inputs

基于采样时间域的神经算子预测器用于有延迟输入的非线性控制

Luke Bhan, Peter Quawas, Miroslav Krstic, Yuanyuan Shi

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 本文提出两种神经算子预测反馈设计，用于处理有延迟输入和采样测量的非线性系统。第一种引入采样时间域预测算子，第二种仅近似延迟补偿预测器，二者均实现了半全局实际稳定性。

Comments 6 pages

Serialized Red-Green-Gray: Quicker Heuristic Validation of Edges in Dynamic Roadmap Graphs

序列化红绿灰：动态道路图中边的快速启发式验证

Yulie Arad, Stav Ashur, Marta Markowicz, James D. Motes, Marco Morales, Nancy M. Amato

机构 * Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois（伊利诺伊大学西贝尔计算与数据科学学院） ； Department of Computer Science, Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM)（墨西哥自治技术学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出Red-Green-Gray框架，通过保守几何近似快速分类道路图边，结合序列化技术提升GPU加速效率，实验证明其在动态环境中显著提升验证速度。

ROSCell: A ROS2-Based Framework for Automated Formation and Orchestration of Multi-Robot Systems

ROSCell: 一种基于ROS2的多机器人系统自动编队与编排框架

Jiangtao Shuai, Marvin Carl May, Sonja Schimmler, Manfred Hauswirth

机构 * Technical University of Berlin（柏林技术大学） ； Fraunhofer FOKUS（弗劳恩霍夫研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出ROSCell框架，通过灵活编排异构设备计算连续体，实现多机器人系统的自动化部署与协调，实验表明其在边缘设备上显著降低能耗与成本。

Goal-Oriented Multi-Agent Semantic Networking: Unifying Intents, Semantics, and Intelligence

以目标为导向的多智能体语义网络：统一意图、语义和智能

Shutong Chen, Qi Liao, Adnan Aijaz, Yansha Deng

机构 * Department of Engineering, King’s College London（伦敦国王学院工程系） ； Network Automation Department, NSSR Lab, Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室网络自动化部门） ； Bristol Research and Innovation Laboratory, Toshiba Europe Ltd.（东芝欧洲有限公司布里斯托尔研究与创新实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出GoAgentNet架构，通过语义计算和跨层语义网络实现应用与网络的协同，提升6G服务的智能化和能效。

Comments Submitting to IEEE for potential publications

Memory-Augmented Potential Field Theory: A Framework for Adaptive Control in Non-Convex Domains

具有记忆的势场理论：非凸域中自适应控制的框架

Dongzhe Zheng, Wenjie Mei

机构 * Department of Computer Science and Engineering, School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（计算机科学与工程系，电子信息与电气工程学院，上海交通大学） ； School of Robotics and Automation, Suzhou Campus, Nanjing University（机器人与自动化学院，南京大学苏福校区） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合历史经验的随机优化控制框架，通过动态构建记忆势场来识别状态空间的关键拓扑特征，提升非凸环境中控制器的自适应优化能力。

Comments Accepted by NeurIPS 2025

Trajectory Generation for Underactuated Soft Robot Manipulators using Discrete Elastic Rod Dynamics

基于离散弹性杆动力学的欠驱动软机器人轨迹生成

Beibei Liu, Akua K. Dickson, Ran Jing, Andrew P. Sabelhaus

机构 * Division of Systems Engineering, Boston University（系统工程系，波士顿大学） ； Department of Mechanical Engineering, Boston University（机械工程系，波士顿大学） 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离散弹性杆动力学的控制导向建模方法，用于生成欠驱动软机器人动态可行的轨迹，实验验证了其在复杂驱动条件下优于常曲率基线的轨迹跟踪性能。

Reasoning or Rhetoric? An Empirical Analysis of Moral Reasoning Explanations in Large Language Models

推理还是修辞？对大型语言模型中道德推理解释的实证分析

Aryan Kasat, Smriti Singh, Aman Chadha, Vinija Jain

机构 * TCS AI Practice（TCS人工智能实践） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Amazon GenAI（亚马逊生成人工智能） ； Google GenAI（谷歌生成人工智能） 纠错

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

AI总结 研究通过分析LSTM对道德困境的回应，探讨其是否具备道德发展阶段的真正进展，发现其表现出后常规推理，且存在道德解耦现象，揭示了对成熟道德推理的修辞模仿。

Comments 32 pages, 34 figures, 7 tables