机器人 / 具身智能

Semantically-Aware Diver Activity Recognition Framework for Effective Underwater Multi-Human-Robot Collaboration

语义感知的潜水员活动识别框架用于有效的水下多人类-机器人协作

Sadman Sakib Enan, Junaed Sattar

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 提出DAR-Net框架，结合Transformer时间推理与像素级场景监督，通过多损失训练对齐全局活动识别与局部人机交互语义，解决低可见度水下环境中的潜水员活动识别问题，并发布首个水下潜水员活动数据集UDA。

SIL: Symbiotic Interactive Learning for Language-Conditioned Human-Agent Co-Adaptation

SIL: 语言条件的人机协同适应的共生交互学习

Linus Nwankwo, Bjoern Ellensohn, Christian Rauch, Elmar Rueckert

机构 * Technical University of Leoben（莱博恩技术大学） 纠错

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

AI总结 提出共生交互学习（SIL）框架，实现人类与智能体在共享潜在任务空间中的双向协同适应，通过联合信念状态、FM空间推理和记忆架构，在指令跟随等任务中达到90.4%完成率和0.83信念对齐分数。