🔬 大学#222 Salt Lake City, United States
Utah Learning Lab for Manipulation Autonomy
LL4MA 是犹他大学的研究机构，致力于基于学习的机器人操纵自主性研究。其研究领域包括多物体操纵、潜在空间规划和关系学习在复杂操纵任务中的应用。
manipulationrobot learningplanning
代表性成果
IEEE Transactions on Robotics publications, latent space planning for multi-object manipulation
标志性项目
Latent space planning for multi-object manipulationEnvironment-aware relational classifiers
近期研究
全部论文 →按本机构专长领域匹配（关键词重叠 + 直接署名）
MANIPULATION
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面向需要时变力的操作任务的层次化模仿学习方法
Rishabh Shukla, Adithya Santhosh, Shaili Gandhi 等 5 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
MANIPULATION
开放获取📊 0 引用
VLAConf：面向视觉-语言-动作模型的校准任务成功置信度
Dehao Huang, Aoxiang Gu, Chengjie Zhang 等 8 位作者
2026
LEARNING
开放获取📊 0 引用
MiraBench：评估机器人世界模型中动作条件可靠性
Tianzhuo Yang, Zihan Shen, Zirui Mi 等 10 位作者
2026
SURGICAL
自主机器人超声检查的技术挑战：感知、规划与控制
Guo D, Zhang Y, Huang X 等 4 位作者
Journal of robotic surgery · 2026
MANIPULATION
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VLA如何以不同方式失败：黑盒动作监测揭示架构特定的失败特征
Krishnam Gupta
2026
MANIPULATION
开放获取
冻结的VLA已经知道成功：基础机器人策略中价值类结构的探测研究
Jiachen Zhang, Junnan Nie, Junyi Lao 等 7 位作者
2026