IROS

LiHRA: A LiDAR-Based HRI Dataset for Automated Risk Monitoring Methods

LiHRA：基于LiDAR的人机交互风险监测数据集

Frederik Plahl, Georgios Katranis, Ilshat Mamaev, Andrey Morozov

机构 * Proximity Robotics & Automation GmbH（近距机器人与自动化有限公司） ； Institute of Industrial Automation and Software Engineering, University of Stuttgart（工业自动化与软件工程学院，斯图加特大学） 纠错

AI总结 LiHRA数据集通过多模态数据支持人机交互风险监测方法的开发，提供高分辨率LiDAR数据和真实碰撞事件，用于训练和评估RM算法。

Comments Preprint of final paper that will appear in the Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025)

Steady-State Drifting Equilibrium Analysis of Single-Track Two-Wheeled Robots for Controller Design

单轨两轮机器人稳态漂移平衡分析用于控制器设计

Feilong Jing, Yang Deng, Boyi Wang, Xudong Zheng, Yifan Sun, Zhang Chen, Bin Liang

机构 * The Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） ； Qiyuan Lab（启元实验室） 纠错

AI总结 本文提出了一种用于单轨两轮机器人稳态漂移控制的分析方法，通过理论扩展和算法优化，实现了高机动性和稳定性。

Comments Submitted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Embracing Dynamics: Dynamics-aware 4D Gaussian Splatting SLAM

拥抱动态：面向动态环境的4D高斯点划SLAM

Zhicong Sun, Jacqueline Lo, Jinxing Hu

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

AI总结 D4DGS-SLAM通过引入4DGS地图表示，解决动态环境中SLAM的定位与地图重建问题，采用动态感知模块和不同正则化项提升动态场景重建质量。

Comments This paper has been accepted by IROS 2025

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

A Simple yet Effective Test-Time Adaptation for Zero-Shot Monocular Metric Depth Estimation

一种简单而有效的测试时适应方法用于零样本单目度量深度估计

Rémi Marsal, Alexandre Chapoutot, Philippe Xu, David Filliat

机构 * U2IS, ENSTA Paris Institut Polytechnique de Paris Palaiseau（U2IS，ENSTA巴黎理工学院帕莱索） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于3D点的测试时适应方法，用于提升零样本单目深度估计的精度和鲁棒性。

Comments Published at IROS 2025 https://ieeexplore.ieee.org/document/11247168

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pages 7858-7865

Arc-Length-Based Warping for Robot Skill Synthesis from Multiple Demonstrations

基于弧长的变形用于多示教机器人技能合成

Giovanni Braglia, Davide Tebaldi, André Eugenio Lazzaretti, Luigi Biagiotti

机构 * Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, University of Twente（代尔夫特理工大学电子工程、数学和计算机科学学院） ； Department of Electrical Engineering, Wright State University（威斯汀豪斯大学电气工程系） 纠错

AI总结 本文提出基于弧长的变形方法，用于提升多示教机器人技能合成的轨迹同步和技能提取质量。

Comments 8 pages, 7 figures

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025)

3D Affordance Keypoint Detection for Robotic Manipulation

用于机器人操作的3D affordance关键点检测

Zhiyang Liu, Ruiteng Zhao, Lei Zhou, Chengran Yuan, Yuwei Wu, Sheng Guo, Zhengshen Zhang, Chenchen Liu, Marcelo H Ang

机构 * Advanced Robotics Centre, National University of Singapore（新加坡国立大学先进机器人中心） ； Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学机械工程系） 纠错

AI总结 本文提出FAKP-Net，通过3D关键点四元组提升机器人操作中物体功能理解与执行精度。

Comments Accepted to IROS 2024

Differentiable Skill Optimisation for Powder Manipulation in Laboratory Automation

实验室自动化中粉末操作的可微技能优化

Minglun Wei, Xintong Yang, Yu-Kun Lai, Ze Ji

机构 * Cardiff University（卡地夫大学） 纠错

AI总结 本研究提出了一种基于可微物理模拟和课程学习的粉末运输轨迹优化方法，提升实验室自动化中粉末操作的精度和稳定性。

Comments Accepted by IROS 2025 Workshop on Embodied AI and Robotics for Future Scientific Discovery