机器人 / 具身智能

6G Empowering Future Robotics: A Vision for Next-Generation Autonomous Systems

6G赋能未来机器人：下一代自主系统的愿景

Mona Ghassemian, Andrés Meseguer Valenzuela, Ana Garcia Armada, Dejan Vukobratovic, Periklis Chatzimisios, Kaspar Althoefer, Ranga Rao Venkatesha Prasad

机构 * ITI ； UC3M ； International Hellenic University and University of New Mexico（国际希伯来大学和新墨西哥大学） ； QMUL（女王玛丽大学） ； TUDelft（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨6G如何通过IMT-2030关键性能指标映射至机器人功能模块，提出集成机器人、智能和网络服务平面的架构，并展示实时动态安全框架以促进人机协作。

Comments IEEE Communication Magazine

Concerns and Values in Human-Robot Interactions: A Focus on Social Robotics

人机交互中的关注点与价值观：聚焦社交机器人

Giulio Antonio Abbo, Tony Belpaeme, Micol Spitale

机构 * IDLab-AIRO , Ghent University – imec（IDLab-AIRO 和根特大学 – imec） ； Ghent University – imec（根特大学 – imec） ； DEIB , Politecnico di Milano（DEIB 和米兰理工大学） 纠错

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

AI总结 本文通过文献综述和焦点小组讨论，识别了医疗、教育和家庭场景中人机交互的关键问题与价值观，并开发了HRI价值罗盘工具以指导机器人设计。

Comments 31 pages, 7 figures, 6 tables; 4 appendices

Journal ref Int J of Soc Robotics 18, 4 (2026)

Uncertainty-Aware Intention Prediction for Human-to-Robot Assembly Teleoperation

面向人机装配遥操作的不确定性感知意图预测

Fnu Heman, Yixuan Wang, Kolin Xu, Conner Wallace, John Dang, Akhil Joshi, Jun Sheng, Pinhas Ben-Tzvi, Mingyu Cai

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； University of Miami（迈阿密大学） 纠错

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

AI总结 提出结合层次迁移学习、共形预测和VLM引导校正的不确定性感知意图预测框架，利用人类演示数据预训练，仅用少量机器人数据即提升动作分割性能。

Comments 7 pages, 6 figures. Preprint version

Safe, Fluent and Acceptable Motion Generation and Execution for Human--Robot Interaction in Manufacturing Environments

制造环境中人机交互的安全、流畅与可接受运动生成与执行

Thibaut Lopez, Olivier Aycard, Pierre-Brice Wieber, Mohamed Boua, Christine Jeoffrion

机构 * GIPSA Lab（GIPSA实验室） ； Grenoble Institute of Technology（格勒诺布尔理工学院） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； LIP/PC2S（LIP/PC2S实验室） ； Univ. Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学） ； Univ. Savoie Mont Blanc（萨瓦大学） 纠错

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

AI总结 针对人机共享环境，提出结合安全与社交感知的运动生成策略，通过MPC框架生成四种社交行为，用户研究表明机器人行为显著影响社会可接受性。

X-OP: Cross-Morphology Whole-Body Teleoperation via MPC Retargeting

X-OP: 基于MPC重定向的跨形态全身遥操作

Jen-Wei Wang, Sarthak Kaingade, Andrea Tagliabue, Nicholas Morozovsky

机构 * Amazon（亚马逊） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出一种基于单个XR设备的层次化全身遥操作框架，通过MPC重定向联合优化操作者意图与机器人动态可行性，无需针对特定机器人重新训练策略，在仿真和实物实验中显著提升任务成功率。

Comments 9 pages, 4 figures

Multimodal Large Language Models for Real-Time Situated Reasoning

多模态大语言模型用于实时情境推理

Giulio Antonio Abbo, Senne Lenaerts, Tony Belpaeme

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨多模态大语言模型如何支持实时情境和价值感知决策，结合GPT-4o与模拟智能扫地机器人平台，展示其在家庭活动、社会规范和用户偏好推理中的能力，以及在清洁、舒适和安全等价值上的细致决策。

Comments Submitted to the interactivity track of the 21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction on December 2025, accepted January 2026

Journal ref HRI Companion 2026: Companion Proceedings of the 21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction

Physics-Embedded Neural Networks for sEMG-based Continuous Motion Estimation

基于表面肌电的连续运动估计的物理嵌入神经网络

Wending Heng, Chaoyuan Liang, Yihui Zhao, Zhiqiang Zhang, Glen Cooper, Zhenhong Li

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Leeds（利兹大学） 纠错

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

AI总结 提出物理嵌入神经网络(PENN)，结合可解释的肌肉骨骼正向动力学与数据驱动残差学习，实现生理一致且准确的连续运动估计，在RMSE和R²指标上优于现有方法。

Comments Accepted by 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

"Can you be my mum?": Manipulating Social Robots in the Large Language Models Era

你能做我的妈妈吗？：在大型语言模型时代操纵社交机器人

Giulio Antonio Abbo, Gloria Desideri, Tony Belpaeme, Micol Spitale

机构 * IDLab-AIRO , Ghent University – imec（IDLab-AIRO 和根特大学-imec） ； DEIB , Politecnico di Milano（DEIB 和米兰理工学院） 纠错

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

AI总结 研究探讨了在大型语言模型时代，用户如何利用机器人违反伦理原则，通过三种场景测试发现五种操纵技术，旨在为设计更安全的伦理人机交互提供参考。

Comments 10 pages, 2 figures

Journal ref HRI '25: Proceedings of the 2025 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction

Discrete-symmetry-adapted Markov chain Monte Carlo for the electro-elasticity of polymers: chain taut, collapse, and order

离散对称自适应马尔可夫链蒙特卡洛方法用于聚合物电弹性：链张紧、塌缩与有序

Matthew Grasinger

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotics(abstract)

AI总结 针对介电弹性体中偶极-偶极相互作用导致的高势垒对称能垒采样难题，提出一种利用相邻单体取向反射对称性的对称自适应马尔可夫链蒙特卡洛方法，通过可变大小簇反射实现快速跃迁，揭示了链的场致张紧、塌缩及取向有序转变。

Comments 22 pages, 6 figures