机器人 / 具身智能

Generalizable Geometric Prior and Recurrent Spiking Feature Learning for Humanoid Robot Manipulation

可推广的几何先验与递归脉冲特征学习用于双足机器人操作

Xuetao Li, Wenke Huang, Mang Ye, Jifeng Xuan, Bo Du, Sheng Liu, Miao Li

机构 * School of Computer Science, School of Robotics, Institute of Technological Sciences, Wuhan University（计算机学院、机器人学院、技术科学研究院、武汉大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RGMP-S方法，通过几何先验和递归脉冲网络提升双足机器人操作的泛化能力与数据效率。

The Semantic Lifecycle in Embodied AI: Acquisition, Representation and Storage via Foundation Models

具身AI中的语义生命周期：通过基础模型实现获取、表示与存储

Shuai Chen, Hao Chen, Yuanchen Bei, Tianyang Zhao, Zhibo Zhou, Feiran Huang

机构 * College of Information Science and Technology, Jinan University（信息科学与技术学院，暨南大学） ； Faculty of Data Science, City University of Macau（数据科学学院，澳门城市大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； College of Cyber Security, Jinan University（网络安全学院，暨南大学） 纠错

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

AI总结 本文提出语义生命周期框架，通过基础模型在具身AI中实现语义信息的获取、表示与存储，探讨了语义处理的连续流动与维护，并总结了当前挑战与未来研究方向。

CEI: A Unified Interface for Cross-Embodiment Visuomotor Policy Learning in 3D Space

CEI：一种用于3D空间跨身体视觉运动策略学习的统一接口

Tong Wu, Shoujie Li, Junhao Gong, Changqing Guo, Xingting Li, Shilong Mu, Wenbo Ding

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（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 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 CEI提出了一种跨身体视觉运动策略学习框架，通过功能相似性量化和梯度优化实现不同机械臂和末端执行器间的演示转移，实验显示在模拟和现实任务中均取得高转移效率。

Do What You Say: Steering Vision-Language-Action Models via Runtime Reasoning-Action Alignment Verification

按言行事：通过运行时推理-动作对齐验证引导视觉-语言-动作模型

Yilin Wu, Anqi Li, Tucker Hermans, Fabio Ramos, Andrea Bajcsy, Claudia Pérez-D'Arpino

机构 * NVIDIA（NVIDIA公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Utah（犹他大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 通过运行时推理-动作对齐验证方法提升视觉-语言-动作模型的鲁棒性和行为组合能力

AquaFeat+: an Underwater Vision Learning-based Enhancement Method for Object Detection, Classification, and Tracking

AquaFeat+: 一种基于水下视觉学习的增强方法，用于目标检测、分类和跟踪

Emanuel da Costa Silva, Tatiana Taís Schein, José David García Ramos, Eduardo Lawson da Silva, Stephanie Loi Brião, Felipe Gomes de Oliveira, Paulo Lilles Jorge Drews-Jr

机构 * Centro de Ciências Computacionais (C3), Universidade Federal do Rio Grande (FURG), Brazil（巴西里约格兰德联邦大学计算科学研究中心（C3）） ； Instituto de Ciências Exatas e Tecnologia (ICET), Universidade Federal do Amazonas (UFAM), Brazil（巴西亚马逊联邦大学精确科学与技术研究所（ICET）） 纠错

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

AI总结 AquaFeat+是一种基于水下视觉学习的增强方法，通过端到端训练提升目标检测、分类和跟踪的性能。

Explainable Autoencoder-Based Anomaly Detection in IEC 61850 GOOSE Networks

基于可解释自动编码器的IEC 61850 GOOSE网络异常检测

Dafne Lozano-Paredes, Luis Bote-Curiel, Juan Ramón Feijóo-Martínez, Ismael Gómez-Talal, José Luis Rojo-Álvarez

机构 * Universidad Rey Juan Carlos（雷奥恩卡洛斯大学） ； Red Eléctrica (REDEIA Group)（电力公司（REDEIA小组）） ； Centro de Investigación for Data, Complex Networks and Cybersecurity Sciences（数据、复杂网络和网络安全科学研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于可解释自动编码器的IEC 61850 GOOSE网络异常检测框架，通过多视图分析和特征重建实现高检测率与低误报率。

GaussianFluent: Gaussian Simulation for Dynamic Scenes with Mixed Materials

GaussianFluent: 用于混合材料动态场景的高斯模拟

Bei Huang, Yixin Chen, Ruijie Lu, Gang Zeng, Hongbin Zha, Yuru Pei, Siyuan Huang

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（北京大学通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） 纠错

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

AI总结 GaussianFluent通过生成模型和优化的CD-MPM方法，实现了混合材料动态场景的高保真实时渲染和脆性断裂模拟。

Comments 16 pages

A Canonical Internal Model for Disturbance Rejection for a Class of Nonlinear Systems Subject to Trigonometric-Polynomial Disturbances

一类受三角多项式扰动非线性系统的扰动抑制的规范内部模型

Changran He, Jie Huang

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出了一种针对受三角多项式扰动非线性系统的规范内部模型，通过自适应观测器实现扰动抑制和轨迹跟踪。