机器人 / 具身智能

When Prompts Control Robots: Prompt Injection Attacks in Multi-Agent Robotic Systems

当提示控制机器人时：多智能体机器人系统中的提示注入攻击

Neha Nagaraja, Amisha Bagari, Hayretdin Bahsi

机构 * School of Informatics, Computing, and Cyber Systems, Northern Arizona University（北亚利桑那大学信息学、计算与网络安全学院） ； Department of Software Science, Tallinn University of Technology（塔林理工大学软件科学系） 纠错

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

AI总结 本文针对基于LLM的多智能体机器人系统，系统研究了直接和间接提示注入攻击的风险、传播特性及架构对攻击成功率的影响，是该领域的首项系统性研究。

Contact-Driven Localization in a Freeform Robotic Self-Assembled Structure

自由形态机器人自组装结构中的接触驱动定位

Mohammadali Rashidioun, Michael Sosa, Petras Swissler

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） 纠错

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

AI总结 针对群体机器人定位难题，提出仅用二元接触信息的虚拟力框架，实现无外部基础设施的模块化机器人自组装定位，仿真验证其可支持自由形态结构的精确组装。

Comments 8 Pages

What Language Does and What the Evidence Supports: A Functional Role Taxonomy and Evidence Audit of Language Grounding in Embodied Agents

语言的作用与证据支持：具身智能体中语言接地的功能角色分类与证据审查

Yifan Guo, Chenghao Li, Zhu Wang, Wei Xu, Yu Li, Yulong Zhu, Zhuo Sun, Bin Guo, Zhiwen Yu

专题命中 其他机器人 ：embodied agent(title,abstract)

AI总结 本研究提出具身智能体中语言的五种功能角色，构建框架审查现有文献，发现语言功能使用与证据支持存在差距，以角色主张为单位可合理比较不同具身智能体。

Comments 19 pages, 3 figures, 11 tables

Multimodal Plant Root Phenotyping with Integration of 3D Skeleton Extraction and Language Analysis

结合三维骨架提取与语言分析的多模态植物根表型分析

Jiakai Lin, Zijun Li, Guoyu Lu

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

AI总结 该研究提出多模态机器人AI框架，结合W-LBC无监督三维骨架提取与证据优先语言建模，微调GPT实现12种植物根表型的可解释分析，建立了定量与语义结合的根表型统一分析范式。

CUDA MPC: A GPU-Native Solver for Model Predictive Control

CUDA MPC：一款面向模型预测控制的GPU原生求解器

Babak Akbari, Melissa Greeff

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

AI总结 本文提出GPU原生MPC框架CUDA MPC，通过协同设计优化算法等实现低开销，在多机器人基准测试中实时性远超CPU及同类框架，是首个实现10智能体集群无碰撞协调的实时求解器。

Studying, Identifying, and Fixing Hidden Technical Debt in AI-Intensive Cyber-Physical Systems

研究、识别与修复人工智能密集型网络物理系统中的隐性技术债务

Beena

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

AI总结 本论文针对AI密集型网络物理系统（AI-CPS）的特殊技术债务，通过分析生态系统、代码仓库及开发者访谈刻画其特征，提出识别与缓解方法，并计划开发自动化工具以监控和偿还该类技术债务。

Comments Doctoral Symposium of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)