机器人 / 具身智能

On Using Neural Networks to Learn Safety Speed Reduction in Human-Robot Collaboration: A Comparative Analysis

在人机协作中利用神经网络学习安全速度降低：一种比较分析

Marco Faroni, Alessio Spanò, Andrea M. Zanchettin, Paolo Rocco

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出利用深度学习直接从过程执行数据预测机器人安全缩放因子，以提高周期时间预测和调度算法效率。

Comments Accepted at IEEE Internation Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) 2025

Learning-Based Safety-Aware Task Scheduling for Efficient Human-Robot Collaboration

基于学习的安全感知任务调度用于高效的人机协作

M. Faroni, A. Spano, A. M. Zanchettin, P. Rocco

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工学院） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种基于深度学习的安全感知任务调度方法，通过学习系统状态与安全影响的关系，优化任务选择以减少循环时间，提升人机协作效率。

Comments 8 pages

UniStateDLO: Unified Generative State Estimation and Tracking of Deformable Linear Objects Under Occlusion for Constrained Manipulation

UniStateDLO：统一的生成式状态估计与变形线性物体在遮挡下的跟踪用于受限操作

Kangchen Lv, Mingrui Yu, Shihefeng Wang, Xiangyang Ji, Xiang Li

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） 纠错

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

AI总结 UniStateDLO通过深度学习方法实现可变形线性物体在遮挡下的鲁棒状态估计与跟踪，利用扩散模型提升复杂映射的捕捉能力，展现高效的数据利用和仿真到现实的泛化能力。

Comments The first two authors contributed equally. Project page: https://unistatedlo.github.io

mimic-video: Video-Action Models for Generalizable Robot Control Beyond VLAs

mimic-video: 用于超越VLAs的通用机器人控制的视频-动作模型

Jonas Pai, Liam Achenbach, Victoriano Montesinos, Benedek Forrai, Oier Mees, Elvis Nava

机构 * mimic robotics ； Microsoft Zurich（微软瑞士分公司） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

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

AI总结 mimic-video通过结合预训练的视频模型和基于流匹配的动作解码器，实现了更有效的机器人控制，提升了样本效率和收敛速度。

Comments Revised Introduction, Related Work, and Appendix. Additional minor notational and grammatical fixes

FakeParts: a New Family of AI-Generated DeepFakes

FakeParts: 一种新的AI生成深度伪造家族

Ziyi Liu, Firas Gabetni, Awais Hussain Sani, Xi Wang, Soobash Daiboo, Gaetan Brison, Gianni Franchi, Vicky Kalogeiton

机构 * Hi!PARIS, Institut Polytechnique de Paris, Palaiseau, France（巴黎Hi!实验室，巴黎理工学院，Palaiseau，法国） ； LIX, École Polytechnique, CNRS, Institut Polytechnique de Paris, Palaiseau, France（LIX实验室，巴黎高等学院，国家科学研究中心，巴黎理工学院，Palaiseau，法国） ； U2IS, ENSTA Paris, Institut Polytechnique de Paris, Palaiseau, France（U2IS，ENSTA巴黎，巴黎理工学院，Palaiseau，法国） 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 FakeParts是一种通过局部修改真实视频生成的深度伪造技术，通过引入FakePartsBench基准数据集，揭示了现有检测方法在应对部分修改时的不足。

When to Say "Hi" -- Learn to Open a Conversation with an in-the-wild Dataset

何时说‘你好’——利用真实场景数据集学习开启对话

Michael Schiffmann, Felix Struth, Sabina Jeschke, Anja Richert

机构 * Cologne Cobots Lab, TH Köln - University of Applied Sciences（科隆机器人实验室，TH Köln应用科学大学） ； KI Park e.V. & FAU - Friedrich-Alexander University of Erlangen-Nuremberg（KI Park协会与弗赖堡-艾尔朗根-纽伦堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出IIS系统，通过真实场景数据集训练，实现基于用户身体语言的对话开启识别与判断。

Comments 6 pages, 3 figures, 5 tables. This paper has been accepted for publication at IEEE ROMAN 2025

Mitigating Undesired Conditions in Flexible Production with Product-Process-Resource Asset Knowledge Graphs

通过产品-过程-资源资产知识图谱缓解柔性生产中的不良状况

Petr Novak, Stefan Biffl, Marek Obitko, Petr Kadera

机构 * Czech Institute of Informatics, Robotics and Cybernetics（捷克信息学、机器人学与自动控制研究所） ； Czech Technical University in Prague（布拉格捷克技术大学） ； TU Wien -- Institute of Information Systems Engineering, Faculty of Informatics（维也纳技术大学——信息系统工程研究所，信息学学院） 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PPR-AKG模型，通过结合语义技术和大语言模型，解决柔性生产中的不良状况问题，提升资源分配效率和生产质量。

Comments Originally published online by CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org, ISSN 1613-0073) within ISWC 2025 Companion Volume. Available online: https://ceur-ws.org/Vol-4085/ and https://ceur-ws.org/Vol-4085/paper9.pdf

Journal ref CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org), ISSN 1613-0073. ISWC 2025 Companion Volume. Available online: https://ceur-ws.org/Vol-4085/ and https://ceur-ws.org/Vol-4085/paper9.pdf

Flying in Clutter on Monocular RGB by Learning in 3D Radiance Fields with Domain Adaptation

在仅用单目RGB图像中飞行的 clutter 问题通过学习3D辐射场并进行域适应

Xijie Huang, Jinhan Li, Tianyue Wu, Xin Zhou, Zhichao Han, Fei Gao

机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China（浙江大学工业控制技术状态重点实验室） ； Differential Robotics, Hangzhou 311121, China（差异机器人技术） 纠错

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

AI总结 本文提出通过学习3D辐射场并结合域适应，使飞行机器人在仅使用单目RGB图像的情况下实现鲁棒的零样本迁移，以应对 clutter 和光照变化的挑战。

Comments 8 pages, 7 figures

An Anatomy of Vision-Language-Action Models: From Modules to Milestones and Challenges

视觉-语言-动作模型的解剖：从模块到里程碑与挑战

Chao Xu, Suyu Zhang, Yang Liu, Baigui Sun, Weihong Chen, Bo Xu, Qi Liu, Juncheng Wang, Shujun Wang, Shan Luo, Jan Peters, Athanasios V. Vasilakos, Stefanos Zafeiriou, Jiankang Deng

机构 * IROOTECH TECHNOLOGY（IROOTECH技术公司） ； Wolf 1069 b Lab, Sany Group（Sany集团沃尔夫1069b实验室） ； Department of Engineering, King’s College London（伦敦国王学院工程系） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Computer Science Department of the Technische Universität Darmstadt（德累斯顿技术大学计算机科学系） ； Department of ICT and Center for AI Research, University of Agder (UiA)（阿格德大学信息与通信技术系及人工智能研究中心） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算系） 纠错

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

AI总结 本文系统分析了视觉-语言-动作模型的核心挑战，从模块构建到里程碑发展，为研究者提供结构化指南和未来研究方向。

Comments project page: https://suyuz1.github.io/VLA-Survey-Anatomy/

Accelerating Hybrid Model Predictive Control using Warm-Started Generalized Benders Decomposition

利用预热的广义邦德斯分解加速混合模型预测控制

Xuan Lin

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Department of Mechanical Engineering, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校机械工程系） ； School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院机械工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于广义邦德斯分解的混合MPC算法，通过预热切割平面提升求解速度，适用于机器人控制任务。

Comments Significantly revised to emphasize theoretical bounds. The heuristic Master Problem algorithm and GCS tightening experiments are preserved in v1

Tuna-Like Swimmers Experience a Fluid-Mediated Stable Side-by-Side Formation

类似金枪鱼的游动者体验流体介导的稳定并排形成

Pedro C. Ormonde, Matthew Stasolla, Alec Menzer, Joseph Zhu, Hilary Bart-Smith, Haibo Dong, Keith W. Moored

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)

AI总结 基于金枪鱼的生物机器人通过流体通道效应实现稳定并排游动，其稳定性不受相位同步影响，且对运输成本影响较小。