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本文提出了 ManipulationNet，这是一个通过标准化硬件套件和统一软件客户端，在全球范围内提供可复现真实世界机器人操作基准任务（涵盖物理技能与具身多模态推理两大赛道）的基础设施，旨在解决现有研究缺乏统一标准的问题并推动通用机器人操作的发展。
本文提出了自然愉悦的机器人拥抱六大原则，并据此研发了具备视觉与触觉感知能力的 HuggieBot 2.0，通过在线及实地实验验证了这些原则（特别是触觉反馈）能显著提升用户对机器人拥抱的感知体验。
本文提出了六项设计自主拥抱机器人的新指南，并通过两项涉及 HuggieBot 机器人的研究验证了基于感知算法的实时响应与主动手势（如挤压）能显著提升用户对机器人的自然度、愉悦感及被理解感的体验。
本文针对现有研究仅关注视觉系统对抗攻击的不足，填补了声学无人机定位领域在 PGD 对抗攻击影响分析及扰动恢复算法开发方面的空白。
本文提出了一种基于鲁棒零阶控制障碍函数的模型预测控制框架，结合在线鲁棒性参数自适应机制与动态避障策略，在模拟海况扰动的实验平台上实现了船载起重机在复杂环境下的安全、精准载荷转移。
本文针对浮动基系统（如人形和四足机器人）现有灰盒模型缺乏物理一致性的问题，提出了一种名为 FeLaN 的新方法，通过设计满足特定物理约束（如惯性矩阵的稀疏性、正定性及特征值三角不等式）的参数化神经网络，在提升系统辨识性能的同时增强了模型的物理可解释性。
本文提出了一种针对微铣削应用主动磁轴承主轴的系统化迭代设计与制造框架，旨在解决现有研究知识碎片化问题，并通过案例研究展示了该多学科设计流程在解决高速旋转摩擦与热膨胀挑战方面的实际应用。
该论文通过证明在结构化任务分布下实现低平均遗憾必然要求智能体具备预测性内部状态，确立了在不确定性下鲁棒决策所需的“选择定理”，从而在无需最优性或显式模型假设的情况下，从理论上论证了信念状态和世界模型对于智能体能力的必要性。