机器人 / 具身智能

Scensory: Real-Time Robotic Olfactory Perception for Joint Identification and Source Localization

Scensory：用于联合识别和源定位的实时机器人嗅觉感知

Yanbaihui Liu, Erica Babusci, Claudia K. Gunsch, Boyuan Chen

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于学习的机器人嗅觉框架Scensory，通过廉价交叉敏感VOC传感器阵列的短时序信号，利用神经网络解码时间动态特征，同时实现真菌种类识别（最高89.85%准确率）和源定位（最高87.31%准确率）。

Comments Our project website is at: http://generalroboticslab.com/Scensory

Learning and Adaptation in Wire Arc Additive Manufacturing Bead Geometry Control

线弧增材制造焊道几何控制中的学习与自适应

Chen-Lung Lu, John Wen

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦塞拉尔理工学院） 纠错

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

AI总结 针对线弧增材制造中热场与几何耦合的非线性动态过程，提出基于循环神经网络和一步预测控制的数据驱动方法，并通过逐层预测误差更新模型实现自适应，实验验证了在焊道高度和宽度一致性上的显著提升。

Supercharging Thermal Gaussian Splatting with Depth Estimation

利用深度估计增强热高斯泼溅

Manoj Biswanath, Chenxin Cai, Hannah Schieber, Daniel Roth, Benjamin Busam

机构 * Technical University of Munich（技术大学慕尼黑） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与人工智能研究所） ； Human-Centered Computing and Extended Reality Lab（以人为本计算与扩展现实实验室） ； TUM University Hospital（技术大学慕尼黑医院） 纠错

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

AI总结 提出一种仅使用热红外图像和深度估计的单模态方法TDg，通过热到深度高斯泼溅推导辐射场，在渲染质量和训练时间上优于多模态基线。

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted and will be published in ISPRS proceedings (ISPRS Congress 2026)

Reliable Reasoning with Large Language Models via Preference-Based Maximum Satisfiability

基于偏好最大可满足性的大语言模型可靠推理

Pedro Orvalho, Marta Kwiatkowska, Guillem Alenyà, Felip Manyà

机构 * Artificial Intelligence Research Institute (IIIA) Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)（人工智能研究所（IIIA）西班牙国家科学研究委员会（CSIC）） ； Department of Computer Science University of Oxford（计算机科学系牛津大学） ； Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (IRI-CSIC-UPC)（机器人与信息工业研究所（IRI-CSIC-UPC）） 纠错

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

AI总结 提出一种混合推理方法，通过LLM生成代码将自然语言问题编码为偏好最大可满足性问题，由精确求解器求解并独立验证，显著提高可行性。

Comments 17 pages, 1 figure, 4 tables

Remote telepresence over large distances via robot avatars: case studies

通过机器人化身进行远距离远程呈现：案例研究

Mohamed Elobaid, Stefano Dafarra, Ehsan Ranjbari, Giulio Romualdi, Tomohiro Chaki, Tomohiro Kawakami, Takahide Yoshiike, Daniele Pucci

机构 * Artificial and Mechanical Intelligence AMI (Italian Insititute of Technology)（人工与机械智能AMI（意大利理工学院）） ； Frontier Robotics, Innovative Research Excellence（前沿机器人，创新研究卓越；本田研发） ； Honda R&D（机器学习与优化，曼彻斯特大学） ； Machine Learning and Optimisation, The University of Manchester 纠错

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

AI总结 本文探讨了如何调整一种新提出的化身系统架构，以适应不同形态的机器人（轮式、腿式及多种手部与运动学结构），在带宽受限条件下实现洲际远程呈现。

Learning to Feel Materials from Multisensory Tactile Data via Interpretable Models

通过可解释模型从多感官触觉数据中学习感知材料

Li Zou, Yasemin Vardar

机构 * Delft University of Technology (TU Delft), Department of Cognitive Robotics（代尔夫特理工大学（TU Delft），认知机器人学系） 纠错

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

AI总结 提出一个可解释的计算框架，利用多感官触觉数据（包括按压、静态接触和滑动交互）建模人类材料感知与识别，发现热觉和顺应性线索对感知建模和材料分类至关重要。

Comments 12 pages, 3 figures, journal

ESAM++: Efficient Online 3D Perception on the Edge

ESAM++：边缘上的高效在线3D感知

Qin Liu, Lavisha Aggarwal, Saptarashmi Bandyopadhyay, Vikas Bahirwani, Marc Niethammer, Ehsan Adeli, Andrea Colaco

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Google（谷歌） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） 纠错

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

AI总结 提出ESAM++，一种轻量级可扩展的在线3D场景感知方法，通过3D稀疏特征金字塔网络（SFPN）在边缘设备上实现高效、准确的3D实例分割。

Run-and-Tumble Escape in Pursuit-Evasion Dynamics of Intelligent Active Particles

智能活性粒子追逃动力学中的跑动-转向逃逸

Segun Goh, Dennis Haustein, Gerhard Gompper

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)

AI总结 通过确定性自转向追逐者和随机认知逃逸者的模型，研究了二维空间中智能活性粒子的追逃博弈，发现逃逸者采用高风险后向机动或持续前向微调策略可显著影响捕获时间。

Comments 6 figures

Journal ref Advanced Intelligent Systems 8, e202500852 (2026)

FRAPPE: Full Input, Residual Output Autoencoding with Projection Pursuit Encoder

FRAPPE: 全输入、残差输出自编码与投影追踪编码器

Dan Jacobellis, Neeraja J. Yadwadkar

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)

AI总结 提出FRAPPE框架，通过全输入预测残差输出并使用投影追踪编码器，实现零开销变速率编码，在CPU上实现实时1080p编码，压缩效率优于AVIF。