机器人 / 具身智能

SLA-Aware Distributed LLM Inference Across Device-RAN-Cloud

面向SLA的分布式大语言模型推理跨设备-无线接入网-云

Hariz Yet, Nguyen Thanh Tam, Mao V. Ngo, Lim Yi Shen, Lin Wei, Jihong Park, Binbin Chen, Tony Q. S. Quek

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

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

AI总结 该研究探讨了在设备-无线接入网-云架构中实现大语言模型推理的SLA可行性，发现量化模型在边缘和云层级表现各异，MIG隔离技术保障了基带处理的实时性。

Comments Accepted to IEEE INFOCOM Workshops 2026 (6G AI-RAN 2026), Tokyo, Japan. This arXiv version is a preprint / author version

Generalized Momenta-Based Koopman Formalism for Robust Control of Euler-Lagrangian Systems

基于广义动量的Koopman形式化用于欧拉-拉格朗日系统的鲁棒控制

Rajpal Singh, Aditya Singh, Chidre Shravista Kashyap, Jishnu Keshavan

机构 * Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Science（机械工程系，印度科学研究院） ； Robert Bosch Centre for Cyber-Physical Systems, Indian Institute of Science（网络物理系统研究中心，印度科学研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于广义动量的Koopman形式化，通过解耦动力学与执行通道，提升鲁棒控制效率与预测性能。

Conceptualization, Operationalization, and Measurement of Machine Companionship: A Scoping Review

机器陪伴的概念化、操作化与测量：一项范围综述

Jaime Banks, Zhixin Li

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

AI总结 本文通过范围综述系统分析了机器陪伴的概念、操作化及测量，提出基于文献的定义，强调其自足性和主观积极特性。

MSINO: Curvature-Aware Sobolev Optimization for Manifold Neural Networks

MSINO：曲率感知的Sobolev优化用于流形神经网络

Suresan Pareth

机构 * Department of Information Technology, National Institute of Technology Karnataka, Surathkal Mangalore, India（信息技术系，卡纳塔克国家理工学院，苏拉塔卡尔芒洛尔，印度） 纠错

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

AI总结 MSINO是一种用于流形神经网络的曲率感知Sobolev优化方法，通过协变Sobolev损失提升稳定性，并提供曲率追踪的收敛保证。

Comments 32 pages, 6 figures. Submitted for journal consideration

Compact Circulant Layers with Spectral Priors

紧凑的循环层与频谱先验

Joseph Margaryan, Thomas Hamelryck

机构 * Department of Computer Science (DIKU), University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark（计算机科学系（DIKU），哥本哈根大学，哥本哈根，丹麦） ； Department of Biology, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark（生物学系，哥本哈根大学，哥本哈根，丹麦） 纠错

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

AI总结 本文提出紧凑的频谱循环与BCCB层，通过频域参数化实现高效的模型压缩和鲁棒性保障。

Hybrid LLM-Embedded Dialogue Agents for Learner Reflection: Designing Responsive and Theory-Driven Interactions

混合LLM嵌入对话代理用于学习者反思：设计响应性且理论驱动的互动

Paras Sharma, YuePing Sha, Janet Shufor Bih Epse Fofang, Brayden Yan, Jess A. Turner, Nicole Balay, Hubert O. Asare, Angela E. B. Stewart, Erin Walker

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Bowie State University（鲍威州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种混合对话系统，结合LLM的响应能力与理论驱动的规则框架，以支持学习者反思，但发现其在提高反思深度的同时也带来了一些挑战。

RotorSuite: A MATLAB/Simulink Toolbox for Tilt Multi-Rotor UAV Modeling

RotorSuite：一种用于倾斜多旋翼无人机建模的MATLAB/Simulink工具箱

Nicola Cigarini, Giulia Michieletto, Angelo Cenedese

机构 * Department of Information Engineering University of Padova（信息工程系帕多瓦大学） 纠错

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

AI总结 RotorSuite是一种用于倾斜多旋翼无人机建模的MATLAB/Simulink工具箱，通过分析和物理方法提供精确的动态建模和仿真，适用于教学、研究和工业开发。

Learning a Shape-adaptive Assist-as-needed Rehabilitation Policy from Therapist-informed Input

从治疗师指导的输入中学习形状自适应的按需康复策略

Zhimin Hou, Jiacheng Hou, Xiao Chen, Hamid Sadeghian, Tianyu Ren, Sami Haddadin

机构 * Division of Industrial Data Science (DIDS), School of Data Science, Lingnan University（工业数据科学系（DIDS），数据科学学院，岭南大学） ； School of Mechanical Engineering, Tongji University（机械工程学院，同济大学） ； Chair of Robotics and Systems Intelligence, MIRMI-Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence, Technical University of Munich（机器人与系统智能 chair，慕尼黑工业大学机器人与机器智能研究所） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, Abu Dhabi, UAE（马尔代夫 bin Zayed 大学人工智能，阿布扎赫德，阿联酋） 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治疗师指导的输入，通过形状自适应的ANN策略实现按需康复的远程机器人框架，有效减少纠正力并提升运动平滑度。

Learning Flow Distributions via Projection-Constrained Diffusion on Manifolds

通过流分布的投影约束扩散在流形上进行学习

Noah Trupin, Rahul Ghosh, Aadi Jangid

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

AI总结 本文提出了一种基于投影约束扩散的生成模型，用于在任意障碍几何和边界条件下合成物理上可行的二维不可压缩流，通过结合边界条件扩散模型、物理指导训练目标和几何感知的霍尔次-霍奇算子，实现了对不可压缩流的高效生成。

Markerless Robot Detection and 6D Pose Estimation for Multi-Agent SLAM

无标记机器人检测与多智能体SLAM的6D位姿估计

Markus Rueggeberg, Maximilian Ulmer, Maximilian Durner, Wout Boerdijk, Marcus Gerhard Mueller, Rudolph Triebel, Riccardo Giubilato

机构 * German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于深度学习的无标记机器人6D位姿估计方法，用于提升多智能体SLAM系统的相对定位精度。

Comments Accepted contribution to ICRA 2026

A Bayesian Approach to Low-Discrepancy Subset Selection

低偏差子集选择的贝叶斯方法

Nathan Kirk

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

AI总结 本文提出了一种基于贝叶斯优化的子集选择方法，证明了针对核偏差的子集选择问题为NP难，并展示了该方法在最小化偏差度量方面的有效性。

Comments 13 pages, 3 figures, mODa14

In Transformer We Trust? A Perspective on Transformer Architecture Failure Modes

我们是否可以信任Transformer？对Transformer架构故障模式的视角

Trishit Mondal, Ameya D. Jagtap

机构 * WPI（韦帕研究所） 纠错

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

AI总结 本文探讨了Transformer架构在关键应用中的可信度问题，分析了其结构漏洞、领域风险及开放研究挑战。

Comments 46 pages, 34 Figures

Learning Physiology-Informed Vocal Spectrotemporal Representations for Speech Emotion Recognition

学习生理信息引导的语音频谱时间表示以实现语音情绪识别

Xu Zhang, Longbing Cao, Runze Yang, Zhangkai Wu

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

AI总结 PhysioSER通过结合语音幅度和相位的生理特征，提出了一种可解释且高效的语音情绪识别方法，利用四元数卷积和对比投影对齐提升模型性能。

Comments 13 pages, 5 figures

Ultrasound-Guided Real-Time Spinal Motion Visualization for Spinal Instability Assessment

超声引导的实时脊柱运动可视化用于脊柱不稳定评估

Feng Li, Yuan Bi, Tianyu Song, Zhongliang Jiang, Nassir Navab

机构 * Chair for Computer Aided Medical Procedures and Augmented Reality（计算机辅助医疗程序与增强现实主席职位） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出利用机器人超声与CBCT结合，实现低辐射的实时3D脊柱运动可视化，用于评估脊柱不稳定。

Developing Neural Network-Based Gaze Control Systems for Social Robots

基于神经网络的社交机器人眼动控制系统的开发

Ramtin Tabatabaei, Alireza Taheri

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

AI总结 本研究利用深度神经网络开发社交机器人眼动控制系统，通过分析不同社交场景下的目光行为，提升机器人在互动中的注意力引导能力。

SafeLink: Safety-Critical Control Under Dynamic and Irregular Unsafe Regions

SafeLink: 在动态和不规则不安全区域下的安全关键控制

Songqiao Hu, Zidong Wang, Zeyi Liu, Zhen Shen, Xiao He

机构 * Department of Automation, and the Institute for Embodied Intelligence and Robotics, Tsinghua University（自动化系，以及 embodied intelligence and robotics 研究所，清华大学） ； Department of Computer Science, Brunel University London（计算机科学系，布鲁内尔大学伦敦分校） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Beijing Engineering Research Center of Intelligent Systems and Technology, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，北京智能系统与技术工程研究中心，中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 SafeLink通过成本敏感的增量随机向量函数链接神经网络，实现动态和不规则不安全区域下的安全关键控制，提升系统安全性和计算效率。

Comments 12 pages, 7 figures

Efficient and Robust Modeling of Nonlinear Mechanical Systems

非线性机械系统的高效且鲁棒建模

Davide Tebaldi, Roberto Zanasi

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种高效且鲁棒的非线性机械系统动态模型，适用于不同应用场景，提升了系统对噪声的鲁棒性和计算效率。

Internalized Morphogenesis: A Self-Organizing Model for Growth, Replication, and Regeneration via Local Token Exchange in Modular Systems

内化形态生成：一种通过模块系统中局部令牌交换实现生长、复制和再生的自组织模型

Takeshi Ishida

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

AI总结 本文提出了一种通过模块系统中局部令牌交换实现自主生长、复制和再生的自组织模型，利用内部规则产生复杂形态行为。

Robots That Generate Planarity Through Geometry

通过几何生成平面性的机器人

Jakub F. Kowalewski, Abdulaziz O. Alrashed, Jacob Alpert, Rishi Ponnapalli, Lucas R. Meza, Jeffrey Ian Lipton

机构 * Department of Mechanical & Industrial Engineering, Northeastern University（东北大学机械与工业工程系） ； Department of Mechanical Engineering, University of Washington（华盛顿大学机械工程系） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北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.RO

AI总结 通过几何反演生成平面性的机器人系统，实现无外部计量的平面运动，适用于高精度计量和微定位应用。

Active Localization of Unstable Systems with Coarse Information

不稳定系统的粗信息主动定位

Ege Yuceel, Daniel Liberzon, Sayan Mitra

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于集估计器和Voronoi划分的主动定位算法，用于在粗略传感下恢复不稳定系统的初始状态并保证信息区域的稳定性。

Comments 10 pages, 4 figures, Accepted by International Conference on Hybrid Systems: Computation and Control (HSCC) 2026

TextOCVP: Object-Centric Video Prediction with Language Guidance

TextOCVP: 基于语言指导的对象中心视频预测

Angel Villar-Corrales, Gjergj Plepi, Sven Behnke

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔人工智能机器学习研究所） ； Center for Robotics（机器人中心） 纠错

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

AI总结 TextOCVP通过文本指导的对象中心模型实现更精确可控的视频预测，优于现有基线。

Comments Published at TMLR 02/2026

Intellectual Property Protection for 3D Gaussian Splatting Assets: A Survey

3D高斯散射资产的知识产权保护：一篇综述

Longjie Zhao, Ziming Hong, Jiaxin Huang, Runnan Chen, Mingming Gong, Tongliang Liu

机构 * Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼人工智能中心，悉尼大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫莫迪·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了3D高斯散射资产的知识产权保护，分析了其底层机制、保护范式及鲁棒性挑战，并提出了六个研究方向以推动可靠保护技术的发展。

Comments A collection of relevant papers is summarized and will be continuously updated at \url{https://github.com/tmllab/Awesome-3DGS-IP-Protection}

Frictional Contact Solving for Material Point Method

摩擦接触求解用于材料点法

Etienne Ménager, Justin Carpentier

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

AI总结 本文提出一种适用于隐式MPM的摩擦接触求解方法，通过非线性互补问题和ADMM方案实现精确且稳健的摩擦接触处理，适用于多种变形几何和接触条件。

T2M Mamba: Motion Periodicity-Saliency Coupling Approach for Stable Text-Driven Motion Generation

T2M Mamba：基于运动周期性与显著性耦合的稳定文本驱动运动生成方法

Xingzu Zhan, Chen Xie, Honghang Chen, Yixun Lin, Xiaochun Mai

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Jinan University（济南大学） 纠错

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

AI总结 T2M Mamba通过周期性-显著性耦合方法，解决文本驱动运动生成中的周期性漂移和语义脆弱性问题，实现更稳定的运动生成。

Comments 8 pages,5 figures

Reach-Avoid-Stabilize Using Admissible Control Sets

利用可接受控制集实现到达-回避-稳定

Zheng Gong, Boyang Li, Sylvia Herbert

机构 * Mechanical and Aerospace Engineering at UC San Diego（机械与航空航天工程系，UC圣地亚哥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用可接受控制集的方法，解决可达-回避-稳定问题，确保系统在连续目标和障碍物回避下安全稳定到达感兴趣点。

Comments 7 pages, 5 figures, submitted to 64th IEEE Conference on Decision and Control

Journal ref 2025 IEEE 64th Conference on Decision and Control (CDC)

FISC: A Fluid-Inspired Framework for Decentralized and Scalable Swarm Control

FISC：一种受流体启发的去中心化和可扩展群体控制框架

Mohini Priya Kolluri, Ammar Waheed, Zohaib Hasnain

机构 * J. Mike Walker ’66 Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University, College Station, TX 77801, USA（德克萨斯A&M大学机械工程系） 纠错

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

AI总结 FISC框架通过赋予机器人流体属性，实现去中心化和可扩展的群体控制，通过模拟验证其在大规模无人机群体中的有效性。

Compression Tells Intelligence: Visual Coding, Visual Token Technology, and the Unification

压缩揭示智能：视觉编码、视觉令牌技术与统一

Xin Jin, Jinming Liu, Yuntao Wei, Junyan Lin, Zhicheng Wang, Jianguo Huang, Xudong Yang, Yanxiao Liu, Wenjun Zeng

机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东部技术研究院） 纠错

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

AI总结 本文探讨了视觉编码与视觉令牌技术的统一，揭示压缩效率与模型性能的权衡，并预测了下一代视觉编解码器和令牌技术的发展。

NeuroAI and Beyond

神经AI与更广泛的领域

Jean-Marc Fellous, Gert Cauwenberghs, Cornelia Fermüller, Yulia Sandamisrkaya, Terrence Sejnowski

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

AI总结 本文探讨神经AI的协同发展，提出通过神经科学指导的人工智能，提升AI算法效率并改变对生物神经计算的理解。

Comments 53 pages, 5 figures, extended appendix

Self-Reconfiguration Planning for Deformable Quadrilateral Modular Robots

可变形四边形模块化机器人的自重构规划

Jie Gu, Hongrun Gao, Zhihao Xia, Yirun Sun, Chunxu Tian, Dan Zhang

机构 * Institute of AI and Robotics, Academy for Engineering & Technology, Fudan University（人工智能与机器人研究所，工程与技术学院，复旦大学） ； Department of Mechanical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（机械工程系，香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种针对可变形四边形模块化机器人的自重构规划算法，通过虚拟图和依赖性反树实现稳定连接，验证了其在效率和稳定性上的优势。

MODUR: A Modular Dual-reconfigurable Robot

MODUR：一种模块化双级可重构机器人

Jie Gu, Tin Lun Lam, Chunxu Tian, Zhihao Xia, Yongheng Xing, Dan Zhang

机构 * Institute of AI and Robotics, Academy for Engineering & Technology, Fudan University（人工智能与机器人研究院，工程与技术学院，复旦大学） ； School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（科学与工程学院，香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳人工智能与机器人社会研究院） ； Department of Mechanical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（机械工程系，香港理工大学） 纠错

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

AI总结 MODUR是一种具备双级重构能力的模块化机器人，通过紧凑连接器和剪式连杆组实现模块自我重构与基本运动执行。

Journal ref Proceedings of the 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 10212-10219