机器人 / 具身智能

Exploring Ordinal Bias in Action Recognition for Instructional Videos

探索教学视频中动作识别的序数偏差

Joochan Kim, Minjoon Jung, Byoung-Tak Zhang

机构 * Korea Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出两种方法探索教学视频中动作识别的序数偏差问题，通过实验揭示模型在面对非常规动作序列时的脆弱性，强调了重新设计评估策略和开发更通用模型的必要性。

Comments Accepted at SCSL @ ICLR 2025

Performance Evaluation of Deep Learning for Tree Branch Segmentation in Autonomous Forestry Systems

深度学习在自主林业系统中树枝分割性能评估

Yida Lin, Bing Xue, Mengjie Zhang, Sam Schofield, Richard Green

机构 * Centre for Data Science and Artificial Intelligence（数据科学与人工智能中心） ； Victoria University of Wellington（惠灵顿维多利亚大学） ； Department of Computer Science and Software Engineering（计算机科学与软件工程系） ； University of Canterbury（坎特伯雷大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文评估了不同深度学习方法在自主林业系统中树枝分割的性能，发现U-Net+MiT-B3在高分辨率下表现最佳，PSPNet在效率上最优。

IE2Video: Adapting Pretrained Diffusion Models for Event-Based Video Reconstruction

IE2Video: 适配预训练扩散模型以实现事件视频重建

Dmitrii Torbunov, Onur Okuducu, Yi Huang, Odera Dim, Rebecca Coles, Yonggang Cui, Yihui Ren

机构 * Brookhaven National Laboratory（布鲁克海文国家实验室） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 IE2Video通过适配预训练扩散模型，实现从单帧和事件数据重建RGB视频，提升视频重建质量与泛化能力。

GTM: Simulating the World of Tools for AI Agents

GTM: 为AI代理模拟工具世界

Zhenzhen Ren, Xinpeng Zhang, Zhenxing Qian, Yan Gao, Yu Shi, Shuxin Zheng, Jiyan He

机构 * Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） ； School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China（计算机学院，复旦大学，上海，中国） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GTM通过模拟工具提升AI代理训练效率，实现快速且低成本的工具交互模拟。

Ergodic Trajectory Optimization on Generalized Domains Using Maximum Mean Discrepancy

在广义域上使用最大均值偏差进行耗散轨迹优化

Christian Hughes, Houston Warren, Darrick Lee, Fabio Ramos, Ian Abraham

机构 * Department of Mechanical Engineering, Yale University（耶鲁大学机械工程系） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； School of Mathematics, The University of Edinburgh（爱丁堡大学数学学院） ； NVIDIA 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于最大均值偏差的通用耗散轨迹优化方法，无需领域特定知识即可生成覆盖轨迹，适用于多种应用领域。

Comments 6 pages (excluding references), 1 table, 8 figures, submitted to ICRA 2025

Characterization of the soft behavior of nematic elastomers over a range of temperature and strain rates

向温度和应变速率范围内的向列弹性体软行为特征化

Alice Kutsyy, Adeline Wihardja, Victoria Lee, Kaushik Bhattacharya

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文通过新实验装置和数据集，研究了向列弹性体在不同温度和应变速率下的软行为，并将其拟合到新的模型中。

A Comprehensive Framework for Automated Quality Control in the Automotive Industry

汽车制造业自动化质量控制的综合框架

Panagiota Moraiti, Panagiotis Giannikos, Athanasios Mastrogeorgiou, Panagiotis Mavridis, Linghao Zhou, Panagiotis Chatzakos

机构 * THL (Tech Hive Labs)（Tech Hive Labs） ； Control Systems Lab, School of Mechanical Engineering, NTUA（机械工程系控制系统实验室，NTUA） ； AI Innovation Centre, University of Essex（埃塞克斯大学人工智能创新中心） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于协作机器人和YOLO11n模型的汽车制造业自动化质量控制框架，通过图像处理技术提升缺陷检测的准确率与实时性。