Active Learning with Gaussian Processes for High Throughput Phenotyping
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
视觉与机器人
机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG
Comments 8 pages
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG
Comments 23 pages, 20 figures
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments 8 pages, 4 figures, workshop at IROS 2015 conference
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG
Comments 10 pages, 2 figures, 4 tables. Proceedings of AIFU 2018, Melbourne, Australia
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments 6 pages, 3 figures
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);robotic(abstract)
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG
Comments 5 pages and 3 figures
Journal ref IEEE Xplore (ICASSP) (2017) 5020-5024
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Journal ref ERCIM News, ERCIM, 2016, pp.2
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments 14 pages
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments Accepted in the IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems (TCDS), 2017
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG
Comments 10 pages
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);robotic(abstract)
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
Comments Follow-up of ICCV 2015 Brain4Cars http://www.brain4cars.com
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);robotic(abstract)
Comments 7 pages 6 figures
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);robotic(abstract)
Comments Contribute to the proceeding of the conference: NCTA 2014. Contains 12 pages,7 figures
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
Comments 8 pages, 6 figures
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
Journal ref Advances in Cognitive Systems, Vol. 2, pp. 77-94, 2012
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);robotic(abstract)
如您所愿:利用LLM在精准农业中进行形式化验证的任务规划
机构 * University of California, Merced(加州大学默塞德分校)
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI;robotics(journal_ref)
AI总结 针对自然语言歧义性,提出基于线性时序逻辑(LTL)反馈循环的LLM任务规划系统,通过双LLM分工实现规范生成与验证,提升精准农业任务规划的可靠性。
Journal ref Published in Proceedings of 2026 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
为机器人设计知识驱动任务的方法论
机构 * Computer Vision and Aerial Robotics group (CVAR), Centre for Automation and Robotics (CAR) Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Madrid, Spain(计算机视觉与空中机器人小组(CVAR)、自动化与机器人中心(CAR)马德里理工大学(UPM)、马德里,西班牙)
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI;robotics(journal_ref)
AI总结 本文提出了一种基于知识图谱的机器人任务设计方法论,通过在ROS 2系统中实现,提升自主任务的效率和智能性。
Journal ref 2024 7th Iberian Robotics Conference (ROBOT)
学习细粒度对应与跨视角感知用于开放词汇6D物体姿态估计
机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics and the National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University(人工智能与机器人学院和机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心,湖南大学) ; State Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Tongji University(自主智能无人系统国家重点实验室,同济大学) ; School of Computer Science and Engineering, Hunan University of Science and Technology(计算机科学与工程学院,湖南科技大学)
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.CV;robotics(comments)
AI总结 提出FiCoP框架,通过物体中心解耦、跨视角全局感知模块和补丁相关预测器,实现空间约束的细粒度对应,显著提升开放世界6D姿态估计的鲁棒性。
Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). The source code will be made publicly available at https://github.com/zjjqinyu/FiCoP
具有证明鲁棒性的基于学习的方法用于拉格朗日系统高精度跟踪控制
机构 * Dynamic Systems Lab(动态系统实验室) ; Institute for Aerospace Studies(航空航天研究院) ; University of Toronto(多伦多大学)
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.LG;robotics(comments)
AI总结 本文提出基于高斯过程的新型学习控制方法,确保系统稳定性与高精度跟踪,通过不确定性界保证鲁棒性,并在仿真和实验中验证有效性。
Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables, submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) and the 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (created: March 2018; updated: September 2018)
EventShiftFlow:面向硬件高效的基于FPGA的流估计
机构 * University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学)
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.CV;robotics(comments)
AI总结 提出一种基于事件相机的流估计方法,通过离散化事件、构建1位空间占用网格并并行评估速度假设,仅使用固定宽度整数逻辑实现,无需帧重建、浮点运算或迭代优化,适用于低延迟机器人感知。
Comments 10 pages, 5 figures. Accepted to the IEEE ICRA 2026 Workshop on Challenges and Opportunities of Neuromorphic Field Robotics and Automation
从局部匹配到全局掩码:在开放世界场景中基于模板的实例检测与分割
机构 * IRVLUTD
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.CV;robotics(comments)
AI总结 本文提出L2G-Det框架,通过模板与查询图像的密集补丁匹配实现实例检测与分割,避免显式提议,提升开放世界场景下的鲁棒性。
Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026. Project page: https://irvlutd.github.io/L2G/
联合行动是一种理解人与上肢假体之间合作关系的框架
机构 * Division of Physical Medicine and Rehabilitation, Department of Medicine, University of Alberta(阿尔伯塔大学物理医学与康复科,医学部) ; Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)(阿尔伯塔机器智能研究所) ; Faculty of Rehabilitation Medicine(康复医学学院) ; Department of Biomedical Engineering, University of Alberta(阿尔伯塔大学生物医学工程系) ; Faculty of Kinesiology, Sport, and Recreation(运动、体育与休闲学院)
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI;robotics(journal_ref)
AI总结 本文比较了不同假体控制器在展现联合行动特征方面的表现,提出新的理解视角并推荐增强合作通信以改进系统。
Comments Submitted to Frontiers in Neurorobotics
Journal ref 2024 10th IEEE RAS/EMBS International Conference for Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob), 2024, pp. 605-611
混合扩散用于同时符号化和连续规划
机构 * Department of Mechanical and Industrial Engineering, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)(挪威科学技术大学机械与工业工程系) ; University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) ; Harvard University(哈佛大学)
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI;robotics(journal_ref)
AI总结 本文提出混合扩散方法,结合离散变量扩散和连续扩散,提升机器人长周期任务规划性能,实现符号计划与连续轨迹生成的协同优化。
Comments 10 pages, 11 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication. See https://sigmundhh.com/hybrid_diffusion/ for the project website
Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 4, pp. 4489-4496, April 2026
我们是否已经看到了一切?基于场景图的深度点云压缩
机构 * Robotics and AI Group, Department of Computer, Electrical and Space Engineering, Luleå University of Technology(机器人与人工智能组,计算机、电子与航天工程系,卢勒阿大学技术学院)
专题命中 其他机器人 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.CV;robotics(journal_ref)
AI总结 本文提出基于场景图的深度点云压缩框架,通过语义感知编码和结构化解码实现高效压缩,保留结构和语义信息,并支持多机器人系统中的下游应用。
Comments Please cite published version. 8 pages, 6 figures
Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 10, no. 12, pp. 12477-12484, 2025