机器人 / 具身智能

Moving Out: Physically-grounded Human-AI Collaboration

Moving Out: 基于物理的人机协作

Xuhui Kang, Sung-Wook Lee, Haolin Liu, Yuyan Wang, Yen-Ling Kuo

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出Moving Out基准测试，模拟物理约束下的协作场景，并开发BASS方法增强智能体多样性及动作理解，实验证明其与未见过的AI和人类均能有效协作。

Comments Accepted at ICML 2026

Extracting Semantics: LLM-Guided Automatic Population of Robot Ontology from URDF

提取语义：从URDF自动构建机器人本体的LLM引导方法

Bastien Dussard, Guillaume Sarthou

机构 * LAAS-CNRS, Department of Robotics, Toulouse, France（法国图卢兹机器人系CNRS实验室） 纠错

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

AI总结 提出利用大语言模型从URDF文件自动生成机器人语义本体，通过多数投票和语法验证确保与现有本体对齐，初步实验表明该方法能有效桥接低层描述与高层知识表示。

Journal ref 18th International Conference on Social Robotics (ICSR 2026), University of London, Jul 2026, Londres, United Kingdom

MimicIK: Real-Time Generative Inverse Kinematics from Teleoperation with FK Consistency

MimicIK: 基于遥操作且保持正运动学一致性的实时生成式逆运动学

Jiahao Yang, Shenhao Yan, Fan Feng, Chengsi Yao, Ge Wang, Zhixin Mai, Yiming Zhao, Yatong Han

机构 * Ising AI ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出MimicIK框架，利用条件流匹配从遥操作数据学习平滑鲁棒的关节空间运动先验，通过两阶段迭代优化和正运动学一致性损失实现实时逆运动学求解，在6-DOF机器人数据集上达到4.65mm位置误差和92.01%成功率。

From Ad Hoc Pilots to Repeatable Patterns: Structuring Drone Collaboration in Emergency Services with DroneLets

从临时飞行员到可重复模式：用DroneLets构建紧急服务中的无人机协作

Dzmitry Katsiuba, Samuel Brander, Mateusz Dolata, Gerhard Schwabe

机构 * University of Zurich（苏黎世大学） ； Zeppelin University（空天大学） 纠错

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

AI总结 本文通过实地试验和访谈，提炼出44种交互模式并引入DroneLets设计构件，以结构化的方式实现紧急服务中无人机协作的可重复和可扩展。

Comments Presented at International Conference on Information Systems (ICIS) 2025: https://aisel.aisnet.org/icis2025/is_transformwork/is_transformwork/19/

Journal ref International Conference on Information Systems 2025: ICIS2025-2217