RODEO: RObotic DEcentralized Organization
本文提出了名为 RODEO 的基于区块链的去中心化组织框架，通过建立 ROS-ETH 桥接、提供组织集成模板及可审计的验证机制，实现了服务机器人自主执行任务、获取代币奖励并自动再投资以延长运行时间的闭环经济系统。
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864 篇论文
Transforming Omnidirectional RGB-LiDAR data into 3D Gaussian Splatting
本文提出了一种将废弃的全向 RGB-LiDAR 日志转化为 3D 高斯泼溅（3DGS）鲁棒初始化资产的高效流水线，通过解决畸变校正、点云降采样及多模态配准等挑战，实现了从标准传感器数据到高质量数字孪生的确定性构建。
Lifelong Embodied Navigation Learning
本文提出了名为 Uni-Walker 的终身具身导航学习框架，通过解耦任务共享与特定知识、结合知识继承、专家协同激活及正交约束等策略，有效解决了大语言模型驱动的智能体在连续多任务导航中面临的灾难性遗忘问题。
Multimodal Behavior Tree Generation: A Small Vision-Language Model for Robot Task Planning
该论文提出了一种利用现有机器人数据构建视觉 - 语言模型训练数据集的方法，通过微调 40 亿参数的小规模多模态模型生成行为树，使其在家庭任务规划中能以极低的计算成本达到与顶尖闭源模型相当的成功率。
Sticky-Glance: Robust Intent Recognition for Human Robot Collaboration via Single-Glance
该论文提出了一种名为"Sticky-Glance"的以物体为中心的注视锚定框架，通过联合建模几何距离与方向趋势，在仅需 3 个注视样本的情况下即可实现高鲁棒性的意图识别，并结合连续共享控制范式显著提升了人机协作的效率与体验。
A Hazard-Informed Data Pipeline for Robotics Physical Safety
该论文提出了一种基于明确资产声明、系统性漏洞枚举及危害驱动合成数据生成的机器人物理安全框架，旨在通过形式化的危害本体论，将传统安全工程与数字孪生仿真、合成数据生成及机器学习模型训练紧密对齐。
Dual-Agent Multiple-Model Reinforcement Learning for Event-Triggered Human-Robot Co-Adaptation in Decoupled Task Spaces
本文提出了一种基于双智能体多模型强化学习（DAMMRL）的事件触发共享控制策略，通过将 6 自由度上肢康复机器人的任务解耦，让人类用户自主决定方向并调节容错半径，同时由机器人智能体动态调整正交修正步长，从而在虚拟仿真与半实物环境中有效抑制轨迹振荡并显著提升人机协同的康复任务成功率。
DreamToNav: Generalizable Navigation for Robots via Generative Video Planning
DreamToNav 是一个创新的机器人自主导航框架，它利用生成式视频模型将自然语言指令转化为物理一致的视频规划，进而提取可执行路径，使轮式和足式机器人能够在无需特定任务工程的情况下实现高达 76.7% 成功率的目标导向导航。
KISS-IMU: Self-supervised Inertial Odometry with Motion-balanced Learning and Uncertainty-aware Inference
本文提出了 KISS-IMU，一种利用 LiDAR 配准与位姿图优化作为自监督信号、无需地面真值即可实现鲁棒惯性里程计的新框架，其核心在于通过运动感知平衡训练保持 IMU 稳定性，并利用不确定性自适应加权提升推理性能。
VG3S: Visual Geometry Grounded Gaussian Splatting for Semantic Occupancy Prediction
本文提出了视觉几何接地高斯泼溅（VG3S）框架，通过引入冻结的视觉基础模型（VFM）中的强几何先验并设计分层几何特征适配器，显著提升了自动驾驶场景下 3D 语义占据预测的精度与泛化能力。
Few-Shot Neural Differentiable Simulator: Real-to-Sim Rigid-Contact Modeling
该论文提出了一种结合解析物理一致性与图神经网络表达能力的少样本实机到仿真方法，通过校准解析模拟器生成合成数据并构建可微分的网格基 GNN 模型，在仅需少量真实数据的情况下显著提升了刚体接触动力学的仿真保真度与策略学习效率。
TaPD: Temporal-adaptive Progressive Distillation for Observation-Adaptive Trajectory Forecasting in Autonomous Driving
本文提出了 TaPD 框架，通过结合基于渐进式知识蒸馏的观测自适应预测器与基于场景演化条件的时间回溯模块，有效解决了自动驾驶中因遮挡或感知受限导致的变长历史观测轨迹预测难题，并在不同观测长度下显著提升了预测性能。
NOVA: Next-step Open-Vocabulary Autoregression for 3D Multi-Object Tracking in Autonomous Driving
本文提出了名为 NOVA 的新范式，利用大型语言模型的自回归能力将 3D 多目标跟踪重构为生成式时空语义序列预测任务，从而在无需闭集假设的情况下显著提升了对未知目标的泛化跟踪性能。
Towards Robotic Lake Maintenance: Integrating SONAR and Satellite Data to Assist Human Operators
该论文提出了一种结合卫星遥感（APA 指数）与无人船多波束声呐技术的两阶段方法，通过卫星数据初步识别水下植被并引导无人船进行高精度测绘，从而辅助人类操作员在人工水体中实现更高效、低劳动强度的靶向杂草收割。
Can we Trust Unreliable Voxels? Exploring 3D Semantic Occupancy Prediction under Label Noise
该论文针对真实世界中 3D 语义占据预测面临的标注噪声问题，首次建立了 OccNL 基准并揭示了现有 2D 去噪策略在稀疏 3D 空间中的失效，进而提出了基于双源部分标签推理的 DPR-Occ 框架，在极端噪声下显著提升了感知鲁棒性。
SuperSuit: An Isomorphic Bimodal Interface for Scalable Mobile Manipulation
本文提出了名为 SuperSuit 的双模态接口框架，通过统一的运动学映射和增量关节表示，实现了轮式移动机械臂在遥操作与主动演示模式下的无缝数据融合，从而显著提升了长程任务的数据采集效率与策略性能。
Open-Source Based and ETSI Compliant Cooperative, Connected, and Automated Mini-Cars
该论文提出了一种基于开源软件（ROS2 和 OScar）且符合 ETSI 标准的 1:10 比例微型车平台，旨在通过低成本方案解决从仿真到实地测试的过渡难题，并成功验证了其在交叉路口碰撞预警（ICW）等合作智能交通系统应用中的可行性。
Safe Consensus of Cooperative Manipulation with Hierarchical Event-Triggered Control Barrier Functions
本文提出了一种基于分层事件触发控制障碍函数的分布式控制框架，通过仅依赖局部邻居信息的共识协议与风险感知领导者切换策略，实现了多机械臂在受限通信和计算资源下对重型负载的协同搬运，并在保证严格安全约束的同时显著降低了计算成本与通信频率。
Data Analogies Enable Efficient Cross-Embodiment Transfer
该论文通过受控实验发现，跨具身迁移中形态变化带来的挑战无法通过单纯增加数据多样性解决，而利用对齐场景、任务或轨迹的“数据类比”配对数据，能显著提升跨机器人设置的任务成功率。
History-Conditioned Spatio-Temporal Visual Token Pruning for Efficient Vision-Language Navigation
该论文提出了一种无需重新训练的时空视觉 Token 剪枝框架，通过结合当前视图的空间选择与历史记忆的时空压缩，在显著降低计算延迟的同时保持导航精度，成功实现了大型多模态模型在四足机器人上的高效实时部署。