机器人 / 具身智能

ActionCodec: What Makes for Good Action Tokenizers

ActionCodec：什么使好的动作分词器成为可能

Zibin Dong, Yicheng Liu, Shiduo Zhang, Baijun Ye, Yifu Yuan, Fei Ni, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Hang Zhao, Yinchuan Li, Jianye Hao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 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ActionCodec，通过信息论原则提升动作分词性能，实现无需机器人预训练的VLA模型新SOTA。

Safe-SDL:Establishing Safety Boundaries and Control Mechanisms for AI-Driven Self-Driving Laboratories

Safe-SDL:建立AI驱动自主实验室的安全边界与控制机制

Zihan Zhang, Haohui Que, Junhan Chang, Xin Zhang, Hao Wei, Tong Zhu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nankai University（南开大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； AI for Science Institute, Beijing（北京人工智能科学研究院） ； Peking University（北京大学） ； DP Technology（DP技术公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National Key Laboratory of Advanced Micro and Nano Manufacture Technology, School of Integrated Circuits, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（上海交通大学国家先进微纳米制造技术重点实验室，集成电路学院，上海200240，中国） 纠错

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

AI总结 Safe-SDL通过建立安全边界和控制机制，解决AI驱动自主实验室中的语法到安全间隙问题，确保实验系统的安全性和一致性。

Prescribed Performance Control of Unknown Euler-Lagrange Systems Under Input Constraints

未知欧拉-拉格朗日系统在输入约束下的规定性能控制

Ratnangshu Das, Pushpak Jagtap

机构 * Centre for Cyber-Physical Systems IISc（网络物理系统研究中心IISc） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种用于欧拉-拉格朗日系统轨迹跟踪的规定性能控制方法，通过硬 funnel 约束和两种安全策略，确保在输入限制下实现鲁棒的跟踪性能。

Digital Twin Generation from Visual Data: A Survey

从视觉数据生成数字孪生：一项调查

Andrew Melnik, Benjamin Alt, Giang Nguyen, Artur Wilkowski, Maciej Stefańczyk, Qirui Wu, Sinan Harms, Helge Rhodin, Manolis Savva, Michael Beetz

机构 * University of Bremen（不莱梅大学） ； Warsaw University of Technology（华沙技术大学） ； Bielefeld University（比勒菲尔德大学） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了从视觉数据生成数字孪生的最新方法，探讨了多种技术及其挑战，为实际应用提供了全面的视角。