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视觉与机器人

机器人 / 具身智能

机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。

2026-06-05 至 2026-06-05 共收录 5 信号源:cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

1. 其他机器人 5 篇

2606.05848 2026-06-05 cs.RO 79%

Visuotactile and Explicitly Force-Controlled Robotic Ultrasound for Abdominal Volumetric Reconstruction

用于腹部体积重建的视觉触觉和显式力控制机器人超声

Adrian Piedra, R Brooke Jeffrey, Oussama Khatib

机构 * Stanford Robotics Laboratory, Computer Science Department, Stanford University(斯坦福机器人实验室、计算机科学系、斯坦福大学) Department of Radiology, School of Medicine, Stanford University(放射科、医学院、斯坦福大学)

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

AI总结 提出一种结合立体视觉、触觉反馈和专家策略的机器人超声采集系统,通过力控机械臂实现自适应腹部扫描,并实现三维体积重建以增强诊断能力。

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2512.21430 2026-06-05 cs.RO 70%

EVE: A Generator-Verifier System for Generative Policies

EVE: 一种生成策略的生成-验证系统

Yusuf Ali, Gryphon Patlin, Karthik Kothuri, Jeremiah Coholich, Muhammad Zubair Irshad, Wuwei Liang, Zsolt Kira

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Toyota Research Institute(丰田研究院) Symbotic Inc.(Symbotic公司)

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

AI总结 本文提出EVE系统,通过生成-验证框架在测试时提升预训练生成策略的性能,利用零样本视觉语言模型验证者进行动作优化,无需额外训练。

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2606.06344 2026-06-05 cs.LG cs.SC 57%

Equivariant Neural Belief Propagation

等变神经信念传播

Zehua Cheng, Wei Dai, Jiahao Sun

机构 * Department of Computer Science, University of Oxford(计算机科学系,牛津大学) FLock.io

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

AI总结 提出等变神经信念传播(ENBP),通过等变高斯混合消息和秩2精度矩阵合成,实现SE(3)对称性下的高效概率推理,在分子构象和机器人推理任务中显著超越基线。

Comments 18 pages

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2606.05411 2026-06-05 cs.AI cs.HC 57%

A Motivational Architecture for Conversational AGI

对话式通用人工智能的动机架构

Anna Mikeda, Ben Goertzel

机构 * Glass Umbrella(玻璃伞) SingularityNet

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

AI总结 本文提出一种对话式动机架构,将OpenPsi动机谱系重新解释为对话原生术语,并耦合MetaMo的高层动机支架,通过十阶段动机处理流水线、双决策策略以及行动前感受与行动后情绪的功能区分,实现对话智能体的能力调节、不确定性减少、亲和力等动机管理。

Comments 16 pages. Accepted for AGI-26 proceedings

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2606.03662 2026-06-05 cs.SE 50%

Agentic Generation and Evolution of Knowledge Models

知识模型的智能生成与演化

Man Zhang, Tao Yue, Nazareno M. Aguirre, Diego Garbervetsky, Sebastian Uchitel

专题命中 其他机器人 :robotics(abstract)

AI总结 提出TrustModel框架,通过三个智能子系统(建模、一致性、演化)实现知识模型的持续生成与演化,以支持动态环境下复杂软件系统的可信工程。

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