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Forschung

Studien

Neue Studien zu Robotik und Physical AI, jeweils mit ihrer Bedeutung für die Branche.

276 Studien
ThemaAlleManipulation 27VLA 22Perception 12Robotics 11Navigation 10Humanoid 9Learning 8Safety 5World Action Models 4Simulation 3Aerial manipulation 2Dexterous manipulation 2Sim-to-Real Manipulation 2Social Navigation 2Vision-Language Navigation 2World models 2World-action model 23D Assembly 13DGS dataset 15G Simulation 1AMR Operations 1Active vision manipulation 1Adaptive MPC 1Adaptive action horizons 1Adaptive intervention 1Aerial 1Aerial Manipulation 1Aerial navigation 1Agricultural Robotics 1Articulation Estimation 1Autonomous Driving 1Autonomous Exploration 1Battery-aware RL 1Belief-space planning 1Bimanual Manipulation 1Byzantine localization 1Canal inspection 1Co-speech Humanoid 1Compositional Manipulation 1Construction navigation 1Contact-Rich Manipulation 1Contact-rich Manipulation 1Continuum sensing 1Curriculum RL 1Dexterous Manipulation 1Distributed Manipulation 1Distribution Shift 1Driving Simulation 1Efficient VIO 1Egocentric data 1Egocentric video 1Embodied Agents 1Embodied policy 1Empowerment MPC 1Endoscopic navigation 1Endovascular robotics 1Event-camera VO 1Exoskeletons 1Failure recovery 1Federated 3D Perception 1Fisheye detection 1Floorplan SLAM 1Geometry-aware manipulation 1Grasping 1Grounding 1Humanoid Control 1Humanoid RL 1Humanoid Tool Use 1Humanoid control 1Humanoid loco-manipulation 1Humanoid safety 1Imitation Learning 1JEPA World Models 1Lab automation 1Laboratory Manipulation 1Latent World Models 1Legged Manipulation 1LiDAR Security 1Lifelong RL 1Locomotion 1MAPF 1MAV guidance 1Manipulation LfD 1Manipulation Safety 1Marine simulation 1Memory-centric VLA 1Miniature Locomotion 1Mining Perception 1Mobile manipulation 1Model-based RL 1Monocular SSC 1Motion Planning 1Multi-Agent RL 1Multi-Robot Exploration 1Multi-Robot Manipulation 1Multi-UAV Exploration 1Multi-UAV State Estimation 1Multi-agent RL 1Multi-agent motion planning 1Multi-camera odometry 1Multi-fidelity RL 1Multi-robot manipulation 1Multi-skill Manipulation 1Multi-view perception 1Multimodal simulation 1Navigation & Mapping 1Object Pose Estimation 1Object Search 1Panoramic 3D Detection 1Panoramic segmentation 1Pedestrian tracking 1PersonNav 1Planning 1Policy 1Policy Optimization 1Preference Learning 1Quadruped locomotion 1Real-time VLA 1Real-to-sim 1Representation alignment 1Robot-Use Agents 1Runtime Verification 1Safe Generative Planning 1Safe RL-MPC 1Safe VLA 1Safety monitoring 1Safety-critical control 1Sim-to-real Navigation 1Sim-to-real manipulation 1Simulation geometry 1Skill Discovery 1Social navigation 1Soft Pneumatic Actuators 1Soft manipulation 1Sonar SLAM 1Streaming 3D reconstruction 1Submovement decomposition 1Surgical robotics 1Tactile 1Tactile Exploration 1Tactile VLA 1Temporal manipulation 1Terrain traversability 1Text-to-3D Policy 1Tool Co-Design 1Trajectory Correction 1Traversability 1UAV Navigation 1UAV Swarms 1UAV traffic monitoring 1Underwater Robotics 1Underwater active mapping 1Underwater perception 1Unified world-action model 1VLA Conditioning 1VLA Defense 1VLA Robustness 1VLA evaluation 1VLA manipulation 1VLA robustness 1Video world models 1Visual Generalization 1Visual Grounding 1Visual Reward Models 1Visuomotor Fusion 1Visuotactile manipulation 1World Models 1World-Action Models 1
NiveauAlleEinstiegFortgeschrittenExperten
arXiv
Multi-Agent RLFortgeschritten

Permutation Robustness reicht nicht: Action Collapse in Multi-Agent Transformer Policies

Amit Thakur, Mukesh Singhal

In einem Preprint untersuchen die Autoren, ob Transformer-Policies in Multi-Agenten-Systemen echte Koordination lernen oder lediglich die Agentenreihenfolge abbilden. Die Experimente zeigen, dass niedrige Permutationsfehler täuschen können, weil Policies oft alle Agenten dieselbe Aktion wählen; PPO-ID liefert diverses, aber ordnungssensitives Verhalten, während Equivarianz-Regularisierung Robustheit verbessert, jedoch Action Collapse fördern kann. Für Teams mit N=4 sind deutlich schwächere Regularisierungsgewichte nötig, weshalb die Autoren fordern, Return, Permutationsrobustheit und Aktionsvielfalt gemeinsam zu bewerten.

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arXiv
ExoskeletonsExperten

Prädiktive muskuloskelettale Simulationen identifizieren Hüft-Sprunggelenk-Unterstützung als effizienteste Zwei-Gelenk-Strategie für Exoskelette

Neethan Ratnakumar, Mariya Tohfafarosha, Xianlian Zhou

Die Autoren untersuchen in einem Preprint mittels subjektspezifischer prädiktiver Simulationen auf Basis von OpenSim Moco, wie sich ideale Drehmomentunterstützung an Hüfte, Knie und Sprunggelenk auf metabolische Kosten und Biomechanik beim Gehen auswirkt. Bei 50 Nm erreicht die kombinierte Hüft-Knie-Sprunggelenk-Unterstützung eine mittlere COT-Reduktion von 48,50 Prozent, Hüft-Sprunggelenk-Unterstützung erzielt 44,60 Prozent und ist damit die effektivste Zwei-Gelenk-Strategie. Die Ergebnisse liefern Hinweise für die Auslegung von Exoskelett-Aktuatoren, müssen jedoch experimentell validiert werden.

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arXiv
Contact-Rich ManipulationFortgeschritten

Propriozeptive Reflexpolitik für kontaktintensive Manipulation aus drei Interaktionsprimitiven

Quan Nguyen, Yunho Kim, Joonho Lee

Das Paper stellt einen in Simulation trainierten propriozeptiven Reflex vor, der als eingefrorene Ausführungsschicht unter höheren Reglern arbeitet und Aufgabenkommandos an lokale Kontaktbedingungen anpasst. Auf realen Robotern verbessert er das Kistenheben und die Peg-in-Hole-Montage; bei 0,02 mm Toleranz steigt die Erfolgsquote von maximal 22 % auf 36–58 % und die geschätzte Kontaktkraft sinkt auf weniger als die Hälfte. Da es sich um einen arXiv-Preprint handelt, ist die Arbeit nicht begutachtet.

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arXiv
Visuotactile manipulationExperten

VISTA: Equivariante visuotaktile Diffusion Policy für kontaktintensive Manipulation

Lik Hang Kenny Wong, Yiyao Ma, Xiu-Shen Wei, Zelong Tan, Zhuheng Song, Dongsheng Xie, Kai Chen, Qi Dou

Das Paper stellt VISTA vor, eine äquivariante visuotaktile Diffusionspolitik auf Arbeitsraumebene. Sie projiziert visuelle und taktile RGB-Beobachtungen in sphärische Tokens, fusioniert taktile Hinweise richtungsabhängig in die visuellen Richtungen und dreht die Repräsentation mit der Endeffektor-Orientierung in den Arbeitsraum. In Simulation erreicht VISTA mit 50 Demonstrationen pro Aufgabe eine mittlere Erfolgsrate von 80,9 % und liegt damit 15,9 Prozentpunkte über EquiDiff+Tac; auf drei realen Roboteraufgaben sind es 7,33 von 10 erfolgreichen Versuchen gegenüber 1,33 von 10. Das Preprint zeigt, dass die Verknüpfung von taktiler Sphärenfusion und Äquivarianz auf Arbeitsraumebene die Datenefizienz für kontaktintensive Manipulation deutlich erhöht.

Imitationslernen
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arXiv
Endovascular roboticsExperten

Autonome Roboter-Navigation für endovaskuläre BCI-Zugänge: Soft Actor-Critic erreicht 70 Prozent in vitro

Harry Robertshaw, Weijie Qi, Nikola Fischer, Alejandro Granados, Thomas C. Booth, Sam E. John

In einem Preprint demonstrieren die Autoren erstmals eine autonome Roboter-Navigation für den zerebralen Venenzugang eines endovaskulären Brain-Computer-Interface. Die vollständig in Simulation trainierten Soft-Actor-Critic-Controller erreichten in silico Erfolgsraten von 85,6 % und 98,4 % in der Trainingsanatomie sowie 42,0 % und 91,6 % in einer ungesehenen Anatomie; in vitro gelangen 14 von 20 Läufen (70 %). Die Studie zeigt Machbarkeit, offenbart aber zugleich Generalisierungs- und Sim-to-Real-Lücken.

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arXiv
Lifelong RLExperten

AMSC: Task-Ähnlichkeit für selektive Wiederverwendung in lebenslangem Reinforcement Learning

Saptarshi Nath, Inish M. D'Souza, Antonio Carta, Soheil Kolouri, Andrea Soltoggio

In dem Preprint wird AMSC vorgestellt, ein Verfahren für lebenslanges Reinforcement Learning, das mithilfe von Online-Task-Ähnlichkeit relevante frühere Policymasken auswählt und gewichtet. Auf den Benchmarks CT28 und MG16 erzielt AMSC hohe mittlere Performance und Forward Transfer ohne Vergessen und übertrifft modulare Kompositions-Baselines. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Task-Ähnlichkeit eine wirksame Grundlage für selektive Wiederverwendung sein kann.

RL
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arXiv
Sim-to-Real ManipulationFortgeschritten

Skill2Real: Hierarchische Agenten-Skills für Zero-Shot-Sim-to-Real-Robotermanipulation

Xincheng He, Siyu Ma, Chang Yu, Yunuo Chen, Yanjia Huang, Ying Nian Wu, Yin Yang, Chenfanfu Jiang

In diesem Preprint stellen die Autoren Skill2Real vor, ein agentisches Lernframework, das in Simulation eine zweistufige Hierarchie aus lokalen Manipulations-Skills (Cerebellum) und Aufgabenkompositionen (Brain) lernt und über eine gemeinsame codebasierte API ohne reale Aufgabenanpassung auf einen UR5e-Roboter überträgt. Auf nicht gesehenen LIBERO-Pro-Long-Aufgaben steigert eine eingefrorene LIBERO-90-Skillbibliothek die Erfolgsrate mit GPT-6 Astra von 2,0 % auf 56,3 % und mit Claude Opus 5 von 0,5 % auf 49,0 %; auf dem realen Roboter erreicht das volle System 78,75 % mittlere Aufgabenerfüllung im Vergleich zu 27,50 % ohne gelernte Skills. Der Ansatz zeigt, dass privilegiertes Simulationswissen in validierte, übertragbare Programmkompetenz umgewandelt werden kann.

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arXiv
ManipulationFortgeschritten

PAM: Proprioceptive Sketches als Langzeit-Intent für generative Aktionspolitiken

Fangyuan Wang, Songhao Huang, Haoxiang Sun, Shipeng Lyu, Chengyang He, Anqing Duan, Peng Zhou, David Navarro-Alarcon

In diesem Preprint stellen die Autoren Proprioceptive Action Models (PAM) vor, die in einem einzigen Transformer-Denoiser eine kompakte, timingfreie Skizze des verbleibenden Roboterpfads und einen kurzen Aktionsblock gemeinsam erzeugen. PAM verbessert die Erfolgsrate bei vier realen bimanuellen Aufgaben von 47,5 % auf 75,0 % und übertrifft Diffusion Policy sowie B-spline Policy. Der Ansatz zeigt, dass eine explizite, geometrische Langzeit-Repräsentation ohne Zeitbezug die Aktionsvorhersage robuster macht.

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arXiv
VLA DefenseExperten

Erkennungsgesteuerte SAE-Feature-Unterdrückung macht VLA-Modelle robuster gegen Adversarial Patches

Yukiya Horiba, Koshiro Aoki, Shunsuke Yasuki, Bum Jun Kim, Taiki Miyanishi

Der Preprint stellt eine Abwehr für Vision-Language-Action-Modelle vor, bei der ein Sparse Autoencoder ein mit Adversarial Patches korreliertes internes Feature identifiziert und eine lineare Sonde Angriffe erkennt. Die Methode unterdrückt das Feature nur bei erkannter Attacke und verbessert auf LIBERO-10 die Erfolgsrate unter intermittierenden UADA-Angriffen, etwa bei π0.5 von 26,0 % auf 32,4 % bei n=10. Die Ergebnisse zeigen, dass gezielte Eingriffe in interne Repräsentationen die Robustheit erhöhen können, ohne das VLA-Modell feinzutunen.

VLA
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arXiv
Real-to-simExperten

LiteReality-Agent: Agentisches System rekonstruiert interaktive 3D-Innenräume aus RGB-D-Scans

Zhening Huang, Yueyan Li, Johnathan Chiu, Xiaoyang Lyu, Matt Zhou, Yuxin Yao, Joan Lasenby, Shangzhe Wu

LiteReality-Agent ist ein als Preprint veröffentlichtes, agentisches System, das RGB-D-Scans realer Innenräume in realistische, artikulierte und simulationsfähige 3D-Szenen überführt, indem ein Coding-Agent ein ausführbares Room.py-Programm iterativ schreibt und verifiziert. Auf zehn Szenen mit 620 Kamerabildern erreicht es die besten Werte unter anderem bei PSNR (14,129 dB), LPIPS (0,5392) und Depth MAE (10,50 cm) und schneidet in menschlichen Wahrnehmungsbewertungen deutlich besser ab als GPT-6 Astra und Fable 5.1. Der Code und die Erfassungs-App sind öffentlich verfügbar.

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arXiv
Multi-agent RLExperten

SCOUT: Testzeit-Koordination für Offline-MARL durch zerlegte Wertegradienten

Dongsu Lee, Haoran Xu, Amy Zhang

SCOUT ist ein Preprint-Framework für Offline-Multi-Agenten-Reinforcement-Learning, das einen flow-matching-basierten Verhaltensprior mit einer additiv zerlegten Q-Funktion kombiniert. Zur Testzeit transportiert jeder Agent Aktionspartikel per Stein Variational Gradient Descent in hochwertige Regionen und wählt anschließend die beste Aktion aus. Auf SMACv1 und MA-MuJoCo erreicht SCOUT die höchsten Durchschnittswerte (16,1 bzw. 82,12) und übertrifft in allen Offline-zu-Online-Konfigurationen MAC-Flow.

RL
Foundation
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arXiv
World Action ModelsFortgeschritten

Completion Aware Guidance verbessert World Action Models ohne Nachtraining

Seungyeon Kim, Junhoo Lee, Baekseung Kim, Minkyu Kim, Nojun Kwak

Der Preprint stellt Completion Aware Guidance (CAG) vor, eine trainingsfreie Sampling-Methode für World Action Models. CAG verstärkt während der Inferenz die für die aktuelle Vorhersage relevanten Instruktionsanteile und reduziert so die als task-incomplete imagination bezeichnete Fehlerart. In Simulationen steigt die Erfolgsquote bei DreamZero und Fast-WAM auf einem RoboTwin-2.0-Subset von 64,4 % auf 70,0 % und in Zero-Shot-Aufgaben von 69 % auf 75 %.

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arXiv
Streaming 3D reconstructionFortgeschritten

CLoSeR: Loop Closure für driftarme Streaming-Rekonstruktion im Kilometerbereich

Moyang Li, Zihan Zhu, Wei Zhang, Marc Pollefeys, Daniel Barath

CLoSeR erweitert das Feedforward-Streaming-Modell LoGeR um einen Loop-Closure-Mechanismus und ermöglicht so driftarme 3D-Rekonstruktion aus monokularen Videos im Kilometerbereich. Als Preprint berichtet, erzielt das System auf VBR einen mittleren ATE RMSE von 11,15 m und auf Oxford Spires 5,26 m, jeweils deutlich besser als die Basis LoGeR und andere Feedforward-Ansätze. Der Ansatz nutzt die global konsistente Skala von LoGeR und optimiert die Posen nur auf SE(3), ohne Sim(3)- oder SL(4)-Optimierung.

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arXiv
Autonomous DrivingEinstieg

Vierdimensionales Auswahlframework für Architekturen autonomer Fahrsysteme: Modular gegen End-to-End

Kartik B. Kapse

Der Preprint vergleicht modulare und End-to-End-Architekturen für autonomes Fahren und schlägt ein vierdimensionales Auswahlframework mit zwölf binären Kriterien vor. Das Framework wurde retrospektiv an zehn veröffentlichten Systemen getestet und empfahl in sieben Fällen die tatsächlich eingesetzte Architektur korrekt, davon viermal als exakte Übereinstimmung. Die Arbeit zeigt, dass hybride Architekturen die Vorteile beider Paradigmen vereinen können und für viele Einsatzszenarien eine vielversprechende Option darstellen.

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arXiv
Humanoid safetyFortgeschritten

Viability-Aware Policy Selection: Dreistufige Sicherheitswahl für Humanoid-Akrobatik

Siwei Ju, Lu Liu, Jan Peters, Oleg Arenz

Das als Preprint vorliegende Paper stellt Viability-Aware Policy Selection (VAPS) vor, eine Sicherheitsarchitektur für akrobatische Humanoide. VAPS kombiniert eine nominale Tracking-Policy mit einer Abbruch-Policy und einer Schutzfall-Policy und wählt über kurze Zeithorizonte jeweils die ambitionierteste noch viable Verhaltensoption. In Simulation auf einem Unitree G1 und real auf einem LimX Oli senkt VAPS Kopf- und Handkontakte drastisch und dominiert die stärksten getesteten Einzelnetz-Alternativen.

Humanoid
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arXiv
Pedestrian trackingFortgeschritten

Deployment-fokussiertes Tracker-Evaluierungsprotokoll für Fußgängerumgebungen

Dominik Wojcikiewicz, Diego Paez-Granados

Das Paper stellt ein Preprint vor, das ein deployment-fokussiertes, tracker-only Evaluierungsprotokoll mit gemeinsamen Detektionen für die 3D-Personenverfolgung entwickelt. Es testet Initialisierung, Fortsetzung bei Detektionslücken, Identitätswiederherstellung, Nahbereichszuordnung und Echtzeitlaufzeit auf dem JRDB-Datensatz und ergänzt HOTA um interpretierbare Erfolgsprofile. Ohne GT-Unterstützung erreichen die getesteten Tracker nur 24,26 bis 29,67 Prozent HOTA; nach 1,0 Sekunde Detektorausfall behält kein Tracker ohne GT-Hilfe in mehr als der Hälfte der Fälle räumlich korrekte Ausgabe mit gleicher Identität, und die Laufzeit auf dem Jetson Orin zeigt lastabhängige Einbrüche, bei denen mehrere Tracker das 10-Hz-Echtzeitziel unterschreiten.

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arXiv
Robot-Use AgentsFortgeschritten

OpenRUA: Coding-Agents als Zero-Shot-Visuomotorik-Policies über natives ROS 2

Zhaoyang Chu, Earl T. Barr, Claire Le Goues, Peter O'Hearn, Mark Harman, Federica Sarro, He Ye

OpenRUA ist ein Preprint, der einen Zero-Abstraction-Harness für Robot-Use-Agents vorstellt. Statt spezieller Abstraktionsschichten erhält ein handelsüblicher Coding-Agent nur Terminal-Zugriff auf die native ROS-2-Schnittstelle des Roboters sowie einen Workspace mit Dokumentation und Basistools. Mit Claude Code und Claude Opus 5 erreicht das System im Zero-Shot-Betrieb Erfolgsraten von 99,0 % auf CaP-Bench und 87,0 % auf LIBERO-PRO und zeigt, dass Coding-Agents ohne roboterspezifisches Training oder vorgefertigte Primitive als Visuomotorik-Policy fungieren können.

ROS 2
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arXiv
Navigation & MappingFortgeschritten

GlassGuard kartiert Glasflächen verifiziert für sichere Roboternavigation

Hanwen Guo, Zhengzhi Lin, Yusen Xie, Ji Zhang

GlassGuard ist ein Preprint-Framework, das transparente Architekturverglasung aus Kamera- und LiDAR-Daten rekonstruiert und als Hindernis in die Navigationskarte einträgt. In neun realen Gebäudeszenen mit mehr als einer Stunde und 2,1 km Fahrt erreicht die Panoramavariante 85,2 % Gesamtabdeckung, die Pinhole-Variante 82,1 % gegenüber höchstens 61 % der getesteten Baselines, bei 5- bis 17-mal weniger falschen Voxeln pro Bild. Der Ansatz verbindet damit Sicherheit durch Glasabdeckung mit Nutzbarkeit durch geringe Belegung des Freiraums.

LiDAR
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arXiv
Imitation LearningExperten

EF-GAIfO: erfahrungsbasierte Machbarkeitsschätzung für Imitation aus Beobachtung bei Verkörperungsunterschieden

Yoshiki Takebayashi, Giovanni Perantoni, Hikaru Sasaki, Matteo Saveriano, Takamitsu Matsubara

Das Preprint stellt EF-GAIfO vor, ein Verfahren, das die Durchführbarkeit zustandsbasierter Demonstrationen aus der eigenen Robotererfahrung schätzt und unausführbare Übergänge während des GAIfO-Trainings heruntergewichtet. In Simulation und auf einem echten Unitree Go2 erreicht EF-GAIfO in einer Objekt-Greifaufgabe Erfolgsraten von 70 bis 80 Prozent, die Baselines GAIfO und WGAIfO dagegen 10 bis 30 Prozent. Der Ansatz kommt ohne explizites Dynamikmodell und ohne vorab gesammelte Explorationsdaten aus.

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arXiv
World ModelsExperten

World Motion Models für flexible Sequenzmodellierung von SE(3)-Trajektorien

Jiahui Lei, Qianqian Wang, Trevor Darrell, Angjoo Kanazawa

Das als Preprint veröffentlichte Paper stellt World Motion Models (WMM) vor, ein generatives Modell, das dynamische 3D-Szenen über spärliche SE(3)-Posentrajektorien abbildet. Ein einzelnes WMM kann durch Maskierung beliebige bedingte Verteilungen abfragen, etwa Politik, Dynamikvorhersage, Retargeting oder Planung. Auf dem Language-Table-Benchmark erreicht WMM 87,2 % durchschnittliche Erfolgsrate und übertrifft die genannten Baselines.

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Themenseiten

Manipulation 6VLA 4World Action Models 5Aerial manipulation 3Dexterous manipulation 3Sim-to-Real Manipulation 3Social Navigation 3

Die Studien stammen aus den Robotik-Feeds von arXiv. Solange unsere Zusammenfassung fehlt, erscheinen die ersten Zeilen des Abstracts.