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OopsieVerse: A Safety Benchmark with Damage-Aware Simulation for Robot Manipulation

OopsieVerse: 一个具有损伤感知仿真的机器人操作安全基准

Arnav Balaji, Arpit Bahety, Sriniket Ambatipudi, Daniel Lam, Junhong Xu, Roberto Martín-Martín

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 提出OopsieVerse框架，通过DamageSim检测和量化接触力、温度等损伤信号，在OmniGibson和RoboCasa仿真器中实现损伤感知，用于安全策略学习与评估。

Comments Project website: https://robin-lab.cs.utexas.edu/oopsieverse/. The first two authors contributed equally; order decided by dice roll. Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS 2026)

A Scalable Whole-body Motion Transfer via Implicit Kinodynamic Motion Retargeting

可扩展的全身运动迁移：基于隐式动力学运动重定向

Xingyu Chen, Hanyu Wu, Sikai Wu, Mingliang Zhou, Diyun Xiang, Haodong Zhang, Yangchen Zhou, Yukang Gao, Yi Gu, Renjing Xu

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Xiaomi Robotics Lab（小米机器人实验室） 纠错

AI总结 提出隐式动力学运动重定向（IKMR），利用骨架图卷积双自编码器将人体与机器人运动映射到共享拓扑潜空间，结合物理信息精炼实现高速、鲁棒的运动数据转换，解决噪声与计算瓶颈。

Comments RSS 2026 Workshop. Webpage: https://cybercal.github.io/webpage.ikmr