机器人 / 具身智能

Learning Force Distribution Estimation for the GelSight Mini Optical Tactile Sensor Based on Finite Element Analysis

基于有限元分析的GelSight Mini光学触觉传感器力分布估计学习

Erik Helmut, Luca Dziarski, Niklas Funk, Boris Belousov, Jan Peters

机构 * Department of Computational Engineering, Technical University of Darmstadt（计算工程系，德累斯顿技术大学） ； Department of Computer Science, Technical University of Darmstadt（计算机科学系，德累斯顿技术大学） ； German Research Center for AI (DFKI)（德国人工智能研究中心） ； Centre for Cognitive Science, Technical University of Darmstadt（认知科学中心，德累斯顿技术大学） ； Hessian Center for Artificial Intelligence (Hessian.AI), Darmstadt（黑森人工智能中心（Hessian.AI），德累斯顿） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于U-net的机器学习方法，利用有限元分析推导出的力分布数据，实现GelSight Mini传感器的力分布估计，具有高精度和实时应用潜力。

RewriteNets: End-to-End Trainable String-Rewriting for Generative Sequence Modeling

RewriteNets：生成序列建模中的端到端可训练字符串重写

Harshil Vejendla

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

AI总结 RewriteNets通过显式字符串重写机制，在生成序列建模中实现端到端训练，展现优异的系统泛化能力和计算效率。

Comments 6 pages, 2 figures, AACL 2025 Findings

Backdoor Attacks on Open Vocabulary Object Detectors via Multi-Modal Prompt Tuning

通过多模态提示调优对开放词汇目标检测器进行后门攻击

Ankita Raj, Chetan Arora

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

AI总结 TrAP通过多模态提示调优对开放词汇目标检测器实施后门攻击，利用轻量级提示标记植入恶意行为，提升攻击成功率并改进下游任务性能。

Comments Accepted to AAAI 2026

CLAMP: Crowdsourcing a LArge-scale in-the-wild haptic dataset with an open-source device for Multimodal robot Perception

CLAMP：通过开源设备收集大规模真实场景触觉数据集以实现多模态机器人感知

Pranav N. Thakkar, Shubhangi Sinha, Karan Baijal, Yuhan, Bian, Leah Lackey, Ben Dodson, Heisen Kong, Jueun Kwon, Amber Li, Yifei Hu, Alexios Rekoutis, Tom Silver, Tapomayukh Bhattacharjee

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Horace Mann School（霍拉曼学校） 纠错

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

AI总结 CLAMP通过开源设备收集大规模真实场景触觉数据集，训练多模态触觉编码器，实现材料识别和机器人操作任务的泛化能力。

Using Mobile AR for Rapid Feasibility Analysis for Deployment of Robots: A Usability Study with Non-Expert Users

利用移动AR进行机器人部署的快速可行性分析：非专家用户的可用性研究

Krzysztof Zielinski, Slawomir Tadeja, Bruce Blumberg, Mikkel Baun Kjærgaard

机构 * Faculty of Engineering, University of Southern Denmark（南部丹麦大学工程学院） ； Universal Robots A/S（Universal Robots公司） ； Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种基于移动AR的非专家用户可用性工具，用于快速评估机器人部署的可行性，通过实验表明该工具在十分钟内可完成复杂分析，且用户认知负荷低，具有高可用性。

Comments Accepted in IEEE RA-L