机器人 / 具身智能

Modeling and Control of a Pneumatic Soft Robotic Catheter Using Neural Koopman Operators

基于神经Koopman算子的气动软机器人导管建模与控制

Yiyao Yue, Noah Barnes, Lingyun Di, Olivia Young, Ryan D. Sochol, Jeremy D. Brown, Axel Krieger

机构 * Laboratory for Computational Sensing and Robotics（计算感知与机器人实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 本文提出基于神经Koopman算子的框架，用于提升软机器人导管的建模与控制精度，实现高精度定位与姿态控制。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

FlowCLAS: Enhancing Normalizing Flow Via Contrastive Learning For Anomaly Segmentation

通过对比学习增强归一化流用于异常分割

Chang Won Lee, Selina Leveugle, Svetlana Stolpner, Chris Langley, Paul Grouchy, Jonathan Kelly, Steven L. Waslander

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； MDA Space（MDA空间） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 FlowCLAS通过对比学习增强归一化流，有效提升异常分割性能，达到多个机器人异常分割基准的最先进水平。

Comments WACV 2026 Camera Ready

Yolo-Key-6D: Single Stage Monocular 6D Pose Estimation with Keypoint Enhancements

Yolo-Key-6D：单阶段单目6D姿态估计的关键点增强

Kemal Alperen Çetiner, Hazım Kemal Ekenel

机构 * ASELSAN, Aerospace Technologies, Türkiye（ASELSAN航空航天技术，土耳其） ； Istanbul Technical University, Department of Computer Engineering, Türkiye（伊斯坦布尔技术大学计算机工程系，土耳其） ； New York University Abu Dhabi, Division of Engineering, UAE（纽约大学阿布扎比分校工程学院，阿联酋） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 YOLO-Key-6D通过关键点增强实现单阶段单目6D姿态估计，兼顾速度与精度，在实时应用中表现优异。

Comments Accepted to VISAPP 2026

A Geometric Method for Base Parameter Analysis in Robot Inertia Identification Based on Projective Geometric Algebra

基于投影几何代数的机器人惯性参数分析几何方法

Guangzhen Sun, Ye Ding, Xiangyang Zhu

机构 * The State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（机械系统与振动国家重点实验室，机械工程学院，上海交通大学，上海200240，中国） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于投影几何代数的几何方法，用于高效准确地识别机器人系统的基体惯性参数。

Comments 20 pages, 10 figures

Comparative Study of Ultrasound Shape Completion and CBCT-Based AR Workflows for Spinal Needle Interventions

超声形状补全与基于CBCT的AR工作流在脊柱穿刺干预中的比较研究

Tianyu Song, Feng Li, Felix Pabst, Miruna-Alexandra Gafencu, Yuan Bi, Ulrich Eck, Nassir Navab

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)

AI总结 本研究比较了超声形状补全与CBCT在脊柱穿刺中的AR工作流，发现CBCT在效率和精度上更优，而超声在无辐射成像中表现良好但受限于深度区域的形状补全。