机器人 / 具身智能

The Use of AI-Robotic Systems for Scientific Discovery

利用人工智能-机器人系统进行科学发现

Alexander H. Gower, Konstantin Korovin, Daniel Brunnsåker, Filip Kronström, Gabriel K. Reder, Ievgeniia A. Tiukova, Ronald S. Reiserer, John P. Wikswo, Ross D. King

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了人工智能-机器人系统在科学发现中的应用，通过映射机器人科学家的活动到机器学习范式，论证了科学方法与主动学习的相似性，并展示了Genesis系统在系统生物学研究中的应用。

Comments 23 pages, book chapter

Constraint-Aware Discrete-Time PID Gain Optimization for Robotic Joint Control Under Actuator Saturation

考虑约束的离散时间PID增益优化用于受执行器饱和影响的机器人关节控制

Ojasva Mishra, Xiaolong Wu, Min Xu

机构 * Downingtown STEM Academy（Downingtown STEM学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种考虑约束的离散时间PID增益优化方法，通过混合认证的贝叶斯优化工作流程提升机器人关节控制的鲁棒性。

Comments Pending IEEE Transactions on Robotics Publication

Automatic Cognitive Task Generation for In-Situ Evaluation of Embodied Agents

为在场评估具身智能体而自动产生认知任务

Xinyi He, Ying Yang, Chuanjian Fu, Sihan Guo, Songchun Zhu, Lifeng Fan, Zhenliang Zhang, Yujia Peng

机构 * Peking University（北京大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence（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 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出TEA系统，通过动态在场任务生成方法评估具身智能体在未见环境中的能力，揭示模型在基本感知和3D交互方面的不足。

CommCP: Efficient Multi-Agent Coordination via LLM-Based Communication with Conformal Prediction

CommCP：通过基于大语言模型的通信实现高效的多智能体协调

Xiaopan Zhang, Zejin Wang, Zhixu Li, Jianpeng Yao, Jiachen Li

机构 * Trustworthy Autonomous Systems Laboratory at the University of California, Riverside, CA, USA（加州大学河滨分校可信自主系统实验室） 纠错

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

AI总结 CommCP通过基于大语言模型的通信框架，提升多智能体协作任务的成功率和探索效率。

Comments IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026); Project Website: https://comm-cp.github.io/

IndustryShapes: An RGB-D Benchmark dataset for 6D object pose estimation of industrial assembly components and tools

IndustryShapes: 一个用于工业装配组件和工具6D物体姿态估计的RGB-D基准数据集

Panagiotis Sapoutzoglou, Orestis Vaggelis, Athina Zacharia, Evangelos Sartinas, Maria Pateraki

机构 * National Technical University of Athens（希腊国家技术大学） 纠错

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

AI总结 IndustryShapes是首个提供RGB-D静态上boarding序列的工业装配组件和工具6D姿态估计基准数据集，包含多样化的复杂场景和多模态数据，用于评估实例级和新物体姿态估计方法。

Comments To appear in ICRA 2026

VLN-Pilot: Large Vision-Language Model as an Autonomous Indoor Drone Operator

VLN-Pilot: 大型视觉-语言模型作为自主室内无人机操作员

Bessie Dominguez-Dager, Sergio Suescun-Ferrandiz, Felix Escalona, Francisco Gomez-Donoso, Miguel Cazorla

机构 * University Institute for Compute Research（计算研究大学研究所） ； University of Alicante（阿利坎特大学） 纠错

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

AI总结 VLN-Pilot利用大型视觉-语言模型实现自主室内无人机导航，通过自然语言指令和视觉感知结合，提高飞行任务的自主性和安全性。

Benchmarking Affordance Generalization with BusyBox

通过BusyBox评估具身泛化能力

Dean Fortier, Timothy Adamson, Tess Hellebrekers, Teresa LaScala, Kofi Ennin, Michael Murray, Andrey Kolobov, Galen Mullins

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Mississippi State University（密苏里州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出BusyBox基准，用于评估VLA模型在具身泛化能力上的表现，通过模块化设计挑战模型对新物体的操作能力。

LocateEdit-Bench: A Benchmark for Instruction-Based Editing Localization

LocateEdit-Bench：基于指令的编辑本地化基准测试

Shiyu Wu, Shuyan Li, Jing Li, Jing Liu, Yequan Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； School of EEECS, Queen's University Belfast, Northern Ireland, UK（女王大学 Belfast 电子工程与计算机科学学院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peking University, Beijing, China（北京大学） 纠错

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

AI总结 LocateEdit-Bench是一个针对基于指令的编辑本地化问题设计的大规模数据集，整合了四种先进编辑模型，用于评估和推动伪造本地化方法的发展。

Comments 11 pages, 7 figures

TaskAudit: Detecting Functiona11ity Errors in Mobile Apps via Agentic Task Execution

TaskAudit: 通过代理任务执行检测移动应用中的功能性错误

Mingyuan Zhong, Xia Chen, Davin Win Kyi, Chen Li, James Fogarty, Jacob O. Wobbrock

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 TaskAudit通过代理任务执行检测移动应用中的功能性错误，识别出更多常见的可访问性问题。

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