机器人 / 具身智能

ACROSS: A Deformation-Based Cross-Modal Representation for Robotic Tactile Perception

ACROSS: 一种基于变形的跨模态表示用于机器人触觉感知

Wadhah Zai El Amri, Malte Kuhlmann, Nicolás Navarro-Guerrero

机构 * L3S Research Center（L3S研究所以） 纠错

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

AI总结 本文提出ACROSS框架，通过利用传感器变形信息实现触觉数据跨传感器转换，将BioTac信号转换为DIGIT传感器数据，解决现有数据集在新设备上的应用问题。

Comments Accepted to 2025 IEEE Conference on Robotics and Automation (ICRA 2025). arXiv admin note: text overlap with arXiv:2410.14310

From wake dynamics to energy consumption in free-swimming biohybrid robotic jellyfish: a multiscale analysis

从尾流动力学到自由游动生物混合机器人水母的能耗：多尺度分析

Simon R. Anuszczyk, Kyra Phaychanpheng, John O. Dabiri

专题命中 其他机器人 ：robotic(title)

AI总结 研究自由游动生物混合机器人水母的能耗，通过个体脉冲和多日游泳两个尺度分析，发现电刺激导致尾流能耗增加，揭示了受限环境实验中流体阻力的不足。

SlicerRoboTMS: An Open-Source 3D Slicer Extension for Robot-Assisted Transcranial Magnetic Stimulation

SlicerRoboTMS：一种用于机器人辅助经颅磁刺激的开源3D切片扩展

Wenzhi Bai, Yituo Guo, Bhaskar Basu, Andrew Weightman, Zhenhong Li

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering（电气与电子工程系） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Rehabilitation Medicine（康复医学） ； Manchester University NHS Foundation Trust（曼彻斯特大学国家健康服务基金会信托） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出SlicerRoboTMS，一种开源3D切片扩展，通过统一交互基础设施支持机器人辅助经颅磁刺激研究，提供MRI导航和机器人系统接口，降低研究门槛，促进可重复和扩展的研究。

Comments Accepted by the 48th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2026

Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors

合规检测的进展：基于视觉触觉传感器的新型模型

Ziteng Li, Malte Kuhlmann, Ilana Nisky, Nicolás Navarro-Guerrero

机构 * L3S Research Center , Leibniz Universität Hannover（L3S研究所以及汉诺威莱布尼茨大学） ； Department of Biomedical Engineering and the School of Brain Sciences, Ben-Gurion University of the Negev（生物医学工程系和脑科学学院，本·古里安大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LRCN和Transformer的两种模型，利用GelSight视觉触觉传感器的RGB图像和其他信息准确预测合规性指标，改进了传统方法的精度和适用性。

Comments Accepted in the IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL). The paper contains 8 pages and 7 figures

Align then Adapt: Rethinking Parameter-Efficient Transfer Learning in 4D Perception

对齐后再适应：重新思考4D感知中的参数高效迁移学习

Yiding Sun, Jihua Zhu, Haozhe Cheng, Chaoyi Lu, Zhichuan Yang, Lin Chen, Yaonan Wang

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人机混合增强智能国家重点实验室） ； School of Electrical and Information Engineering, Hunan University（湖南大学电气与信息工程学院） ； National Engineering Research Center for Robot Visual Perception and Control Technology（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出PointATA方法，通过分阶段对齐和适应解决4D感知中的模态差距和过拟合问题，实现参数高效迁移学习，实验显示其在动作识别、分割等任务中表现优异。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Multimedia (Regular Paper)

Logic of Fuzzy Paths

模糊路径的逻辑

Kush Grover, Pratham Gupta, Jan Křetínský

机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究院） ； Masaryk University（马萨里克大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种新的时间逻辑，用于运动规划中的规范。该逻辑基于信号时间逻辑，但以路径为基本元素，简化了公式并提升了对行为偏好的表达能力，适用于人类指定的规范和演示学习。

Metric, inertially aligned monocular state estimation via kinetodynamic priors

基于运动动力学先验的度量惯性对齐单目状态估计

Jiaxin Liu, Min Li, Wanting Xu, Liang Li, Jiaqi Yang, Laurent Kneip

机构 * School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（信息科学与技术学院，上海科技大学） ； Department of Mechanical Engineering, The University of Hongkong（机械工程系，香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于运动动力学先验的单目状态估计方法，通过弹性质建模和连续时间B样条运动学模型，实现非刚性系统的鲁棒准确姿态估计，并恢复惯性传感特性。

VISION-SLS: Safe Perception-Based Control from Learned Visual Representations via System Level Synthesis

VISION-SLS：通过系统级合成实现基于学习视觉表征的安全感知控制

Antoine P. Leeman, Shuyu Zhan, Melanie N. Zeilinger, Glen Chou

机构 * Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zürich（动态系统与控制研究所，苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出VISION-SLS方法，通过高分辨率RGB图像实现非线性输出反馈控制，在校准的不确定性范围内保证约束满足。方法结合学习的低维观测映射和系统级合成策略，实现可扩展的安全控制。

Comments Extended version; conference version to appear in Robotics: Science and Systems XXII (RSS 2026)