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机器人行业正处于高速发展期，从智能感知、路径规划到人机协作，技术不断突破，应用场景日益拓展。无论是工业制造中的精准操作，还是医疗、服务领域的智能助手，机器人正在加速走向“泛在化”与“智能化”。这一方向不仅是人工智能、控制理论和多模态交叉的前沿，更是顶刊顶会的热点，极具科研与应用价值。

今天小图给大家精选3篇CVPR有关机器人方向的论文，请注意查收！

论文一：Prof. Robot: Differentiable Robot Rendering Without Static and Self-Collisions

方法：

文章的模型将机器人关节动作映射到空间轨迹，并通过神经网络实时预测每个姿态的碰撞概率，实现了碰撞约束的可微分建模和反馈。训练过程中，模型联合优化动作质量与安全性指标，使生成的运动序列天然规避静态障碍和自身结构冲突。最终，该方法无需繁琐的后处理或显式采样，直接输出安全、流畅且高效的机器人动作，极大增强了机器人在实际应用中的自主决策和交互能力。

创新点：

• 引入可微分神经碰撞分类器，实现在动作优化过程中对碰撞风险的高效感知与反馈。

•  首次实现无静态和自碰撞的可微分机器人渲染，为复杂环境中的高效路径规划提供新思路。

• 通过端到端优化方式，将碰撞约束完全融入动作生成流程，无需传统的离散采样或额外后处理。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2503.11269

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论文二：DynScene: Scalable Generation of Dynamic Robotic Manipulation Scenes for Embodied AI

方法：

作者首先将用户输入的自然语言指令解析为具体的操作场景参数，通过模块化生成器合成包含物体、环境和动态交互的三维场景，兼容多种机器人任务类型。生成流程结合了语义理解与物理模拟技术，确保每个场景既真实可用又能覆盖多样化任务需求。最后，系统会自动对生成场景进行评估和优化，保证数据的高质量和代表性，为具身AI模型的训练与评测提供坚实的数据基础。

创新点：

• 首创文本驱动动态场景生成机制，实现场景构建与任务设计的无缝融合。

• 设计了可扩展的数据生成管道，支持大规模高精度动态机器人操作场景合成。

• 引入多阶段质量评估和修正流程，大幅提升生成数据的准确性和多样性。

论文链接：

https://ieeexplore.ieee.org/document/11092633

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论文三：Generate Subgoal Images Before Act: Unlocking the Chain-of-Thought Reasoning in Diffusion Model for Robot Manipulation with Multimodal Prompts

方法：

文章框架以多模态输入为引导，利用扩散模型生成一系列符合任务语义的子目标图像，帮助机器人明确每一步操作目标。整个系统将子目标生成与动作规划紧密结合，确保机器人可以顺利从当前状态逐步达到最终任务要求。最终，通过端到端的决策机制，CoTDiffusion极大提升了机器人在长时、复杂操作任务中的执行成功率和任务适应能力。

创新点：

• 首次将扩散模型用于多步推理中的子目标图像生成，实现类链式思维的操作规划。

• 结合多模态提示，使机器人能够理解并分解复杂任务，提升指令跟随的灵活性和准确度。

• 构建端到端的图像生成与动作决策流程，为长时机器人操作带来高效的新范式。

论文链接：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/html/Ni_Generate_Subgoal_Images_before_Act_Unlocking_the_Chain-of-Thought_Reasoning_in_CVPR_2024_paper.html

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