机器人 / 具身智能

From the Laboratory to Real-World Application: Evaluating Zero-Shot Scene Interpretation on Edge Devices for Mobile Robotics

从实验室到现实应用：评估边缘设备上用于移动机器人的零样本场景解读

Nicolas Schuler, Lea Dewald, Nick Baldig, Jürgen Graf

机构 * Laboratories for Cognitive Systems and Robotics（认知系统与机器人实验室） ； University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

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

AI总结 本文评估了适用于移动机器人边缘设备的小型视觉语言模型在零样本场景解读任务中的性能与应用潜力。

Comments 15 pages, 6 figures, 1 table; accepted for AI-2025 Forty-fifth SGAI International Conference on Artificial Intelligence CAMBRIDGE, ENGLAND 16-18 DECEMBER 2025

Journal ref Artificial Intelligence XLII. SGAI-AI 2025. Lecture Notes in Computer Science, vol 16302. Springer, Cham (2026), pp 301-315

Geo6DPose: Fast Zero-Shot 6D Object Pose Estimation via Geometry-Filtered Feature Matching

Geo6DPose：通过几何过滤特征匹配实现快速零样本6D物体姿态估计

Javier Villena Toro, Mehdi Tarkian

机构 * Linköping University（利乌普斯大学） 纠错

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

AI总结 Geo6DPose通过几何过滤特征匹配实现快速零样本6D姿态估计，无需训练或网络访问，具备高效推理与高鲁棒性。

K-Track: Kalman-Enhanced Tracking for Accelerating Deep Point Trackers on Edge Devices

K-Track: Kalman增强的跟踪用于加速边缘设备上的深度点跟踪器

Bishoy Galoaa, Pau Closas, Sarah Ostadabbas

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 K-Track通过结合深度学习与卡尔曼滤波，实现边缘设备上点跟踪的高效部署，提升速度的同时保持高精度。

Topology-Agnostic Animal Motion Generation from Text Prompt

基于文本提示的拓扑无关动物运动生成

Keyi Chen, Mingze Sun, Zhenyu Liu, Zhangquan Chen, Ruqi Huang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 本文提出OmniZoo数据集和通用自回归框架，实现基于文本提示的任意拓扑动物运动生成及跨物种风格迁移。

Comments 10 pages, 7 figures.Conference submission

Physically Aware 360$^\circ$ View Generation from a Single Image using Disentangled Scene Embeddings

基于单张图像的物理感知360度视图生成

Karthikeya KV, Narendra Bandaru

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

AI总结 Disentangled360通过结合方向解耦体积渲染和单图像360°视图合成，实现了医学影像和自然场景重建中的高效真实感视图生成。