机器人 / 具身智能

Safety in Embodied AI: A Survey of Risks, Attacks, and Defenses

具身人工智能的安全性：风险、攻击与防御综述

Xiao Li, Xiang Zheng, Yifeng Gao, Xinyu Xia, Yixu Wang, Xin Wang, Ye Sun, Yunhan Zhao, Ming Wen, Jiayu Li, Zixing Chen, Xun Gong, Yi Liu, Yige Li, Yutao Wu, Cong Wang, Jun Sun, Yixin Cao, Zhineng Chen, Jingjing Chen, Tao Gui, Qi Zhang, Zuxuan Wu, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang, Tiehua Zhang, Zhipeng Wei, Kun Wang, Xinfeng Li, Hanxun Huang, Sarah Erfani, James Bailey, Jianping Wang, Chaowei Xiao, Ran He, Bo Li, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Deakin University（德肯大学） ； Tongji University（同济大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：embodied AI(title,abstract)；robotics(abstract)；embodied agent(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 本文综述了具身AI在感知、认知、规划、行动及交互全流程中的安全风险、攻击与防御方法，提出了多层次分类体系，并指出了多模态感知融合脆弱性、规划不稳定及人机交互可信度等关键挑战。

Comments Survey paper; 75 pages, 4 figures, 18 tables; v2 expands embodied-specific coverage of agentic threats, World Action Model threats, and contextual risk mitigation, with over 100 new references added. Project page: https://x-zheng16.github.io/Awesome-Embodied-AI-Safety/

MEMOR-E: In-Context and Fine-Tuned LLM Personalization for Alzheimer's Assistive Robotics

MEMOR-E: 面向阿尔茨海默病辅助机器人的上下文与微调大语言模型个性化

Maissa Abir Smaili, Eren Sadikoglu, Ransalu Senanayake

机构 * Istanbul Medipol University（伊斯坦布尔梅迪波大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotics(title)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出移动四足机器人MEMOR-E，结合微调与上下文学习的大语言模型，实现阿尔茨海默病患者的个性化认知支持与可解释人机交互。

Comments 8 pages 14 figures

Machine Intelligence that Understands Visual and Linguistic Information and Interacts with Humans and Environments

理解视觉与语言信息并与人类及环境交互的机器智能

Van Quang Nguyen

机构 * System Information Sciences（信息科学系） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotics(abstract)；embodied AI(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出GRIT、LTMI和两阶段指令解释框架，分别改进图像描述、视觉对话和交互式指令跟随任务，在准确性和效率上取得领先结果。

Comments Doctoral dissertation, Tohoku University, 2022. Uploaded for archival purposes. 146 pages

EgoExo++: Integrating On-demand Exocentric Visuals with 2.5D Ground Surface Estimation for Interactive Teleoperation of Underwater ROVs

EgoExo++：结合按需外中心视觉与2.5D地面估计的水下ROV交互式遥操作

Adnan Abdullah, Ruo Chen, Ioannis Rekleitis, Md Jahidul Islam

机构 * RoboPI Laboratory, Dept. of ECE, University of Florida, USA（罗博实验室，电子与计算机工程系，佛罗里达大学，美国） ； Dept. of ME, University of Delaware, USA（机械工程系，德雷塞尔大学，美国） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对水下ROV遥操作视野受限问题，提出EgoExo++方法，通过几何驱动的视觉SLAM合成外中心视图并实时估计2.5D地面，提升操作性能和用户体验。

Comments EgoExo++ (Accepted in IJRR), V7/V3, metadata updated, 16 pages

PACT: Proactive Asking for Continual Task Assistance in Human-Robot Collaboration

PACT：人机协作中持续任务辅助的主动询问

Chengbo He, Sheng Li, Chenyang Ma, Bochao Zou, Li Sun, Jiansheng Chen, Junliang Xing, Yuanchun Shi, Huimin Ma

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出PACT框架，通过强化学习在部分观测下决定何时主动询问用户以澄清任务，从而在跨日人机协作中逐步提高辅助准确性和澄清效用。