机器人 / 具身智能

Python Bindings for a Large C++ Robotics Library: The Case of OMPL

Python绑定用于大型C++机器人库：OMPL案例

Weihang Guo, Theodoros Tyrovouzis, Lydia E. Kavraki

机构 * Department of Computer Science, Rice University（计算机科学系，里士大学） 纠错

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

AI总结 本文利用大语言模型生成Python绑定，提升大型C++机器人库的开发效率与性能。

PeRoI: A Pedestrian-Robot Interaction Dataset for Learning Avoidance, Neutrality, and Attraction Behaviors in Social Navigation

PeRoI：用于学习社交导航中避让、中性与吸引行为的行人-机器人交互数据集

Subham Agrawal, Nico Ostermann-Myrau, Nils Dengler, Maren Bennewitz

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

AI总结 PeRoI数据集通过三种控制条件记录行人与机器人交互行为，提出NeuRoSFM模型提升行人-机器人交互预测精度。

EgoTraj-Bench: Towards Robust Trajectory Prediction Under Ego-view Noisy Observations

EgoTraj-Bench: 向在第一人称视角噪声观测下实现稳健轨迹预测迈进

Jiayi Liu, Jiaming Zhou, Ke Ye, Kun-Yu Lin, Allan Wang, Junwei Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Miraikan – The National Museum of Emerging Science and Innovation（Miraikan——新兴科学与创新国家博物馆） 纠错

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

AI总结 EgoTraj-Bench通过引入BiFlow模型，解决第一人称视角噪声观测下的轨迹预测问题，实现更鲁棒的预测性能。

TimeWarp: Evaluating Web Agents by Revisiting the Past

TimeWarp: 通过回顾过去评估网络代理

Md Farhan Ishmam, Kenneth Marino

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

AI总结 TimeWarp通过模拟变化的网络环境评估代理鲁棒性，提出TimeTraj算法提升计划收集效果

On the Strengths and Weaknesses of Data for Open-set Embodied Assistance

关于数据在开放集具身助益中的优势与劣势

Pradyumna Tambwekar, Andrew Silva, Deepak Gopinath, Jonathan DeCastro, Xiongyi Cui, Guy Rosman

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

AI总结 本文研究了多模态基础模型在开放集辅助任务中的泛化能力，通过合成数据集评估模型在新用户行为和新配置中的表现，揭示了辅助数据集设计对模型性能的关键影响。

Curve-Induced Dynamical Systems on Riemannian Manifolds and Lie Groups

流形与李群上的曲线诱导动力系统

Saray Bakker, Martin Schonger, Tobias Löw, Javier Alonso-Mora, Sylvain Calinon

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Idiap Research Institute（Idiap研究所） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种在黎曼流形和李群上实时构建动力系统的框架CDSM，通过曲线诱导的切向和法向分量实现轨迹精度和响应性的提升。

Comments Preprint, 14 pages, video linked in the paper, Saray Bakker and Martin Schonger contributed equally as first authors and are listed alphabetically

Capability Thresholds and Manufacturing Topology: How Embodied Intelligence Triggers Phase Transitions in Economic Geography

生产能力阈值与制造业拓扑：如何具身智能触发经济地理的相变

Xinmin Fang, Lingfeng Tao, Zhengxiong Li

机构 * LeTau Robotics ； University of Colorado Denver（科罗拉多大学丹佛分校） ； Kennesaw State University（凯斯维尔州立大学） 纠错

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

AI总结 具身智能通过触发经济地理相变，改变制造业选址和生产结构，引入机器气候优势。

EgoCampus: Egocentric Pedestrian Eye Gaze Model and Dataset

EgoCampus: 人本视角行人眼动模型与数据集

Ronan John, Aditya Kesari, Vincenzo DiMatteo, Kristin Dana

机构 * Rutgers University（罗杰斯大学） 纠错

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

AI总结 EgoCampus提出了一种新的户外行人眼动预测模型和数据集，用于研究现实世界中的视觉注意力。

GhostEI-Bench: Do Mobile Agents Resilience to Environmental Injection in Dynamic On-Device Environments?

GhostEI-Bench: 移动代理在动态设备环境中的环境注入鲁棒性研究

Chiyu Chen, Xinhao Song, Yunkai Chai, Yang Yao, Haodong Zhao, Lijun Li, Jie Li, Yan Teng, Gongshen Liu, Yingchun Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University, School of Computer Science（上海交通大学计算机科学学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GhostEI-Bench通过动态环境注入攻击评估移动代理的鲁棒性，揭示现有模型对欺骗性UI的脆弱性，并提供量化和缓解该威胁的框架。

Gamified Informed Decision-Making for Performance-Aware Design by Non-Experts: An Exoskeleton Design Case Study

游戏化辅助非专家进行性能感知设计：一个外骨骼设计案例研究

Arman Khalilbeigi Khameneh, Armin Mostafavi, Alicia Nahmad Vazquez

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出了一种游戏化决策框架，帮助非专家通过实时反馈优化外骨骼设计，提升设计效率和决策质量。

Comments https://www.ingentaconnect.com/content/iass/piass/2025/00002025/00000012/art00011

Journal ref International Association for Shell and Spatial Structures (IASS) 2025

New Robotic Telescope: The big eye to observe the transient Universe

新型机器人望远镜：观测瞬变宇宙的巨眼

C. M. Gutiérrez, J. Barrera, J. Bento, D. Copley, C. M. Copperwheat, F. J. De Cos, M. Escriche, J. J. Fernández-Valdivia, A. P. Garner, J. Gracia, D. G. Heffernan-Clarke, H. E. Jermak, J. León Gil, A. M. McGrath, C. Miossec, A. Oria, A. Ranjbar, R. Rebolo, C. Rodríguez-Pereira, F. Sánchez-Lasheras, R. J. Smith, I. A. Steele, M. Torres

专题命中 其他机器人 ：robotic(title,abstract)

AI总结 新型机器人望远镜项目旨在通过先进光学系统和快速响应机制，成为时域天文学领域的领先设施。

Comments 7 pages, 7 figures, Workshop on Robotic Autonomous Observatories (AstroRob 2023)

Journal ref Rev. Mex. A&A 698, (2025), 235

The "Gold Rush" in AI and Robotics Patenting Activity. Do innovation systems have a role?

人工智能与机器人专利活动的“黄金时代”：创新系统是否起作用？

Giovanni Guidetti, Riccardo Leoncini, Mariele Macaluso

专题命中 其他机器人 ：robotics(title,abstract)

AI总结 本文研究了AI与机器人领域专利活动的长期动态，发现AI增强型机器人专利增长加速，各国AI与机器人整合程度差异显著。

Comments Revise and Resubmit at Technological Forecasting & Social Change

SURE: Semi-dense Uncertainty-REfined Feature Matching

SURE: 半密集不确定性细化特征匹配

Sicheng Li, Zaiwang Gu, Jie Zhang, Qing Guo, Xudong Jiang, Jun Cheng

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University (NTU), Singapore（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Institute for Infocomm Research (I 2 R), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（信息与通信研究 institute（I2R），科技研究局（A*STAR）） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（高性能计算研究所，科技研究局（A*STAR）） ； College of Computer Science, Nankai University, Tianjin, China（南开大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 SURE通过建模偶然性和epistemic不确定性，联合预测对应关系及其置信度，提升半密集匹配的准确性和效率。

Comments Accepted by ICRA 2026

Rotational 3D printing of active-passive filaments and lattices with programmable shape morphing

具有可编程形状变形的活性-被动丝线和晶格的旋转3D打印

Mustafa K. Abdelrahman, Jackson K. Wilt, Yeonsu Jung, Rodrigo Telles, Gurminder K. Paink, Natalie M. Larson, Joanna Aizenberg, L. Mahadevan, Jennifer A. Lewis

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)

AI总结 通过旋转多材料3D打印技术，实现具有可编程形状变形的活性-被动丝线和晶格，可精确预测其变形行为，适用于适应性、机器人或可部署应用。