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Robotics: Science and Systems · 会议 · Robotics

2026-07-14 至 2026-07-14 共收录 4
2607.11688 2026-07-14 cs.RO 新提交

Automated Synthesis of Facial Mechanisms for Conversational Animatronic Robots

用于对话式仿人机器人的面部机构自动合成

Zongzheng Zhang, Zi Lin, Jiawen Yang, Ziqiao Peng, Junyan Lao, Lin Cheng, Huazhe Xu, Hang Zhao, Hao Zhao

AI总结 研究旨在实现对话式仿人机器人面部机构自动合成,提出参数化模板及分层算法,开发对话面部运动合成框架,经多方面实验验证,可快速生成可物理实现的面部机构,推动大规模个性化发展。

Comments Accepted by RSS 2026. Project page: https://zzongzheng0918.github.io/automated-facial-mechanisms-synthesis/

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2607.10781 2026-07-14 cs.CV cs.RO 新提交

Is Energy Guidance All You Need? Training-Free Norm Injection for Driving World Models

你所需要的只是能量引导吗?用于驱动世界模型的无训练规范注入

Xiyan Su, Frank Diermeyer, Markus Lienkamp

机构 * Institute of Automotive Technology, Technical University of Munich(慕尼黑工业大学汽车技术研究所)

AI总结 研究基于大型视频扩散主干的驾驶世界模型难以控制的问题,提出通过可微能量函数在采样时操控规划轨迹,无需重新训练主干,以Open-Sora 2.0 MM-DiT主干模型为例验证,指出跨流耦合是端到端可控关键。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems 2026 Robot World Models Workshop

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2607.09218 2026-07-14 cs.RO cs.AI 版本更新

TACTIC: Tactile and Vision Conditioned Contact-Centric Control for Whole-Arm Manipulation

用于全臂操作的触觉和视觉条件下的以接触为中心的控制

Rishabh Madan, Angchen Xie, Samantha Saak, Andres Blanco, Dohyeok Lee, Sarah Grace Brown, Yunting Yan, Mark Zolotas, Jose Barreiros, Tapomayukh Bhattacharjee

机构 * Cornell University(康奈尔大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Toyota Research Institute(丰田研究机构)

AI总结 研究全臂操作问题,提出TACTIC控制器,它采用以接触为中心的混合预测模型,结合多种传感,通过接触雅可比矩阵耦合动力学与运动学,集成到MPC规划器,在模拟和实际任务中表现出色,优于其他方法。

Comments RSS 2026

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2605.19029 2026-07-14 cs.RO 版本更新

Distributionally Robust Control via Stein Variational Inference for Contact-Rich Manipulation

通过Stein变分推断进行分布鲁棒控制的接触丰富操作

Hrishikesh Sathyanarayan, Victor Vantilborgh, Harish Ravichandar, Tom Lefebvre, Ian Abraham

机构 * Department of Mechanical Engineering, Yale University(耶鲁大学机械工程系) Department of Electromechanical, Systems and Metal Engineering, Ghent University(根特大学机电系统与金属工程系) School of Interactive Computing, Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院交互计算学院) Department of Electrical Engineering, University of Sydney(悉尼大学电子工程系)

AI总结 本文提出了一种基于Stein变分推断的分布鲁棒控制方法,用于提升接触丰富操作中的不确定性建模能力,通过更灵活的不确定性建模在保持性能的同时精确适应不确定性,实验结果表明在广泛参数不确定性下,鲁棒性提高了3倍。

Comments In Proceedings of Robotics: Science and Systems, Sydney, Australia, July 2026

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