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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。

2026-06-12 至 2026-06-12 共收录 4 信号源:cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

1. 人机交互与遥操作 4 篇

2606.13049 2026-06-12 cs.RO 新提交 83%

Y-BotFrame: An Extensible Embodied Agent Framework for Quadruped Robot Assistants

Y-BotFrame:一种用于四足机器人助手的可扩展具身智能体框架

Luyao Zhang, Ke Li, Yuan Ding, Xulong Zhao, Guo Yu, Chengwei Yan, Fuyu Dong, Jiawei Hu, Di Wang, Nan Luo, Gang Liu, Quan Wang

机构 * Xidian University(西安电子科技大学)

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

AI总结 提出Y-BotFrame框架,集成多模态感知与大语言模型认知核心,将自然语言指令映射为可执行任务单元,实现无遥控器的人机协作,支持模块化扩展。

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2606.13435 2026-06-12 cs.RO 新提交 70%

GIVE: Grounding Human Gestures in Vision-Language-Action Models

GIVE:在视觉-语言-动作模型中接地人类手势

Pengfei Liu, Gen Li, Junqiao Fan, Boyu Ma, Jindou Jia, Yang Xiao, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University(南洋理工大学MARS实验室)

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

AI总结 针对VLA模型忽略手势导致意图理解不准的问题,提出GIVE方法,通过视觉和语义双路径增强手势理解,在真实HRI实验中目标识别准确率提升40%,任务成功率提升80%。

Comments Project page: https://luis-cloud-sg.github.io/GIVE-project/

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2606.13203 2026-06-12 cs.RO 新提交 57%

Embedding ISO 10218 Safety Compliance in Robots via Control Barrier Functions for Human-Robot Collaboration

通过控制障碍函数将ISO 10218安全合规性嵌入机器人以实现人机协作

Federico Parma, Cesare Tonola, Nicola Pedrocchi, Manuel Beschi

机构 * Dept. of Electrical and Information Engineering, Polytechnic of Bari(巴里理工大学电气与信息工程系) Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Industriale, University of Brescia(布雷西亚大学机械与工业工程系) Institute of Intelligent Industrial Technologies and Systems, National Research Council of Italy, STIIMA-CNR(意大利国家研究委员会智能工业技术与系统研究所)

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

AI总结 提出基于控制障碍函数(CBF)的方法,利用人体加速度数据预测最小人机距离,并通过序列二次规划(SQP)框架实现安全约束,在UR10e上验证了该方法在遵守ISO 10218标准的同时减少轨迹误差63%。

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2606.12475 2026-06-12 cs.RO 新提交 57%

Learning to Assist: Collaborative VLAs for Implicit Human-Robot Collaboration

学习辅助:面向隐式人机协作的协作式VLA模型

Leo Xu, Letian Li, Alex Cuellar, Michael Hagenow

机构 * University of Wisconsin–Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院)

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

AI总结 本文研究利用视觉-语言-动作(VLA)模型通过模仿学习实现人机协作,发现动作分块策略在隐式协作中存在演示动作泄漏问题,提出推理时引导方法缓解过早辅助行为,并通过用户研究验证其有效性。

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