机器人 / 具身智能

DRAW2ACT: Turning Depth-Encoded Trajectories into Robotic Demonstration Videos

DRAW2ACT：将深度编码轨迹转化为机器人演示视频

Yang Bai, Liudi Yang, George Eskandar, Fengyi Shen, Mohammad Altillawi, Ziyuan Liu, Gitta Kutyniok

机构 * Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Huawei Heisenberg Research Center (Munich)（华为海森堡研究中心（慕尼黑）） 纠错

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

AI总结 DRAW2ACT通过深度感知的轨迹条件视频生成框架，生成可控且一致的机器人演示视频，提升机器人操作的成功率。

Efficient Collision Detection for Long and Slender Robotic Links in Euclidean Distance Fields: Application to a Forestry Crane

在欧几里得距离场中高效检测长而细的机械臂碰撞：应用于林业起重机

Marc-Philip Ecker, Bernhard Bischof, Minh Nhat Vu, Christoph Fröhlich, Tobias Glück, Wolfgang Kemmetmüller

机构 * Automation & Control Institute (ACIN), TU Wien（自动化与控制研究所（ACIN），维也纳技术大学） ； Center for Vision, Automation & Control, AIT Austrian Institute of Technology GmbH（视觉、自动化与控制中心，奥地利技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种针对长细机械臂的高效碰撞检测算法，通过利用其细长结构提升运动规划效率，适用于林业起重机等大尺寸机械臂的应用。

Comments Accepted at IROS 2025

FakeRadar: Probing Forgery Outliers to Detect Unknown Deepfake Videos

FakeRadar: 探测伪造异常以检测未知深度伪造视频

Zhaolun Li, Jichang Li, Yinqi Cai, Junye Chen, Xiaonan Luo, Guanbin Li, Rushi Lan

机构 * Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangxi Key Laboratory of Image and Graphic Intelligent Processing（广西图像与图形智能处理重点实验室） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东省大数据分析与处理重点实验室） 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 FakeRadar通过动态子聚类建模和异常引导训练，有效检测未知深度伪造视频，提升跨域泛化能力。

Geometric Parameter Optimization of a Novel 3-(PP(2-(UPS))) Redundant Parallel Mechanism based on Workspace Determination

一种基于工作空间确定的新型3-(PP(2-(UPS)))冗余并联机构几何参数优化

Quan Yuan, Daqian Cao, Weibang Bai

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

AI总结 本文提出了一种新型冗余并联机构，通过分析关键几何参数对工作空间的影响，优化其几何参数以提升工作空间性能。

Comments 7 pages, 5 figures

ARCADE: Adaptive Robot Control with Online Changepoint-Aware Bayesian Dynamics Learning

ARCADE: 基于在线变化点感知的自适应机器人控制

Rishabh Dev Yadav, Avirup Das, Hongyu Song, Samuel Kaski, Wei Pan

机构 * Department of Computer Science, The University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, Aalto University（阿alto大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 ARCADE通过在线变化点感知机制实现机器人动态的自适应控制，提升预测精度和恢复能力。

A Generalised Approach for Encoding and Reasoning with Qualitative Theories in Answer Set Programming

一种用于答案集编程中定性理论编码与推理的通用方法

George Baryannis, Ilias Tachmazidis, Sotiris Batsakis, Grigoris Antoniou, Mario Alviano, Emmanuel Papadakis

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

AI总结 本文提出了一种基于答案集编程的通用方法，用于处理需要结合定性与非定性推理的问题，并通过实验验证了其有效性。

Comments Paper presented at the 36th International Conference on Logic Programming (ICLP 2020), University Of Calabria, Rende (CS), Italy, September 2020, 18 pages, 3 figures

Journal ref Theory and Practice of Logic Programming 20 (2020) 687-702