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机器人抓取
SE(3) 等变性与几何拓扑引导的类别级物体姿态估计
SE(3)-Equivariance with Geometric and Topological Guidance for Category-Level Object Pose Estimation
将 SE(3) 等变网络与几何/拓扑约束结合用于点云类别级姿态估计，其等变特征预测模块可迁移到其他需要视角一致性的 3D 任务（如点云配准、新视角合成）。
RealVLG-R1：面向机器人感知与操作的大规模真实世界视觉-语言定位基准
RealVLG-R1: A Large-Scale Real-World Visual-Language Grounding Benchmark for Robotic Perception and Manipulation
该工作提供了带边界框、分割掩码、抓取位姿与接触点统一标注的大规模真实场景视觉-语言定位数据集，并用强化微调让 VLM 在统一输出头下同时预测定位与抓取参数，可作为语言驱动操作与开放词表定位的联合评测基准。
面向机器人抓取的障碍物推理
Obstruction Reasoning for Robotic Grasping
把「障碍物推理」形式化为以目标物体为起点的障碍路径多步推理，并用障碍感知视觉线索锚定每一步推理，再以可验证奖励做监督+强化微调；做具身操作或 VLA 的研究者可复用该推理链构造与奖励设计，UNOBench 也可作为遮挡场景抓取的评测基准。
GraspALL：面向任意低光照条件下机器人衣物抓取的自适应光照变化结构补偿
GraspALL: Adaptive Structural Compensation from Illumination Variation for Robotic Garment Grasping in Any Low-Light Conditions
针对低光照下衣物抓取任务，提出将连续光照变化编码为定量参考，以指导RGB与非RGB模态的自适应融合，生成光照一致的抓取表征；该光照自适应融合机制可迁移至其他多模态感知任务。