机器人 / 具身智能

ROBOPOL: Social Robotics Meets Vehicular Communications for Cooperative Automated Driving

ROBOPOL：社会机器人与车辆通信相结合以实现协作自动驾驶

Manuel Bied, John Arockiasamy, Andy Comeca, Maximilian Schrapel, Victoria Yang, Alexey Rolich, Barbara Bruno, Maike Schwammberger, Dieter Fiems, Alexey Vinel

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

AI总结 ROBOPOL提出利用社会机器人作为自动驾驶车辆与行人之间的调节器，通过整合先进感知、车辆通信、社会交互和形式化规范，实现协作自动驾驶场景中的安全交互。

CAML: Collaborative Auxiliary Modality Learning for Multi-Agent Systems

CAML: 多智能体系统中的协同辅助模态学习

Rui Liu, Yu Shen, Peng Gao, Pratap Tokekar, Ming Lin

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） ； Adobe Research（Adobe 研究院） ； North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） 纠错

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

AI总结 CAML通过多智能体协作和共享多模态数据，提升多模态学习在资源受限环境下的性能，实现事故检测和语义分割的显著改进。

Explaining Why Things Go Where They Go: Interpretable Constructs of Human Organizational Preferences

解释为何事物会去往它们去的地方：人类组织偏好的可解释性构建

Emmanuel Fashae, Michael Burke, Leimin Tian, Lingheng Meng, Pamela Carreno-Medrano

机构 * Monash University, CSIRO Robotics（墨尔本大学，CSIRO机器人研究所） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文提出四个可解释性构建来表现场景安排偏好，通过MCTS规划器验证其在厨房和客厅场景中的实用性，为机器人规划提供可解释的偏好模型。

Comments Accepted to the 2026 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI '26)