机器人 / 具身智能

EmbodiedUS-FS: Fast Slow Intelligence for Ultrasound Robotics

EmbodiedUS-FS：用于超声机器人的快速慢速智能

Fangzhuo Zhang, Xinyu Wang, Xiao Yang, Jinchang Zhang

机构 * independent researcher（独立研究员） ； Shanghai World Foreign Language Academy（上海世界外国语中学） ； University of Wyoming（怀俄明大学） ； SUNY Binghamton（纽约州立大学宾汉姆顿分校） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出一种分层快慢思考的具身超声系统，通过慢脑进行意图解析和任务规划，快脑融合多模态反馈优化局部动作，并集成安全防护机制，在动态临床环境中提高任务成功率并减少安全违规。

Policy4OOD: A Knowledge-Guided World Model for Policy Intervention Simulation against the Opioid Overdose Crisis

Policy4OOD：一种知识引导的世界模型，用于针对阿片类药物过量危机的政策干预模拟

Yijun Ma, Zehong Wang, Weixiang Sun, Zheyuan Zhang, Kaiwen Shi, Nitesh Chawla, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame, South Bend, USA（南达科他大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Policy4OOD，一种知识引导的时空世界模型，通过联合编码政策知识图谱、空间依赖和时间序列，实现政策干预的预测、反事实推理和优化，并在2019-2024年美国州级数据上验证了其有效性。

Data Standards for Humanoid Robotics: The Missing Infrastructure for Physical AI

人形机器人数据标准：物理AI缺失的基础设施

Shaoshan Liu, Xiugong Qin, Xuan Wu, Xuan Xia, Ning Ding, Jialu Liu, Jie Tang

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文论证数据标准是人形机器人可扩展性的关键基础设施，通过提出ISO/WD 26264-1标准，解决数据非累积性问题，使具身经验可解释、可共享、可追溯和可复用。

R2RDreamer: 3D-aware Data Augmentation for Spatially-generalized 2D Manipulation Policies

R2RDreamer: 面向空间泛化的2D操作策略的3D感知数据增强

Xiuwei Xu, Haowen Sun, Angyuan Ma, Yiwei Zhang, Zhenyu Wu, Xiaofeng Wang, Bingyao Yu, Zheng Zhu, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； GigaAI 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出R2RDreamer框架，通过轻量级3D编辑和2D视频补全，从少量真实演示生成几何一致的增强数据，提升2D操作策略的空间泛化能力。

Comments Project page: https://r2rdreamer.github.io/

Elastic ODYN: Differentiable Optimization for Infeasible Control and Learning in Robotics

Elastic ODYN：面向机器人中不可行控制与学习的可微优化

Aristotelis Papatheodorou, Jose Rojas, Ioannis Havoutis, Carlos Mastalli

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 提出Elastic ODYN，一种通过平滑平方ℓ2弹性松弛处理不可行二次规划（QP）的原始-对偶非内点求解器，支持热启动，在无可行点时收敛到最接近可行解，并基于此开发可微QP层和不可行感知SQP方法，在基准QP、奇异接触力学、可微参数辨识及四足/人形机器人轨迹优化中优于现有方法。

Comments 8 pages, 5 figures, 2 tables

From Seeing to Experiencing: Scaling Navigation Foundation Models with Reinforcement Learning

从看见到体验：通过强化学习扩展导航基础模型

Honglin He, Yukai Ma, Brad Squicciarini, Wayne Wu, Bolei Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Coco Robotics（Coco机器人） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出S2E框架，结合离线视频预训练和模拟环境强化学习，通过锚点引导分布匹配和残差注意力模块，提升导航基础模型的交互性和安全性。

Comments 27 pages, 20 figures, 9 tables, conference

DuoBench: A Reproducible Benchmark for Bimanual Manipulation in Simulation and the Real World

DuoBench: 一个可复现的双手操作基准，涵盖仿真与现实世界

Tobias Jülg, Seongjin Bien, Simon Hilber, Yannik Blei, Pierre Krack, Maximilian Li, Sven Parusel, Rudolf Lioutikov, Florian Walter, Wolfram Burgard

机构 * University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Franka Robotics ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出DuoBench，一个基于FR3 Duo平台的双手操作基准框架，包含11个任务和阶段式评估方案，用于诊断当前策略在双手协调、仿真到现实迁移等方面的失败模式。

Disturbance-Aware Aerial Robotics for Ethical Wildlife Monitoring

面向道德野生动物监测的扰动感知空中机器人

Mahmut Osmanovic, Isac Paulsson, Teddy Lazebnik

机构 * Department of Computing, Jonkoping University（约翰内斯堡大学计算机系） ； Department of Information Systems, University of Haifa（海法大学信息系统系） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 提出一种基于强化学习的扰动感知框架，用于异构空中机器人编队自主追踪野生动物，同时最小化行为干扰，在三种动物和四种行为模型上超越规则基线。

SOTER: A Runtime Assurance Framework for Programming Safe Robotics Systems

SOTER：一种用于安全机器人系统编程的运行时保证框架

Ankush Desai, Shromona Ghosh, Sanjit A. Seshia, Natarajan Shankar, Ashish Tiwari

机构 * University of California at Berkeley, CA, USA（加州大学伯克利分校） ； SRI International（SRI国际） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出SOTER框架，通过一种编程语言和集成的运行时保证系统，为安全机器人系统提供保障，确保在使用未经认证组件时仍能满足安全要求。

LangMap: A Human-Verified Benchmark for Hierarchical Open-Vocabulary Goal Navigation

LangMap：一个用于分层开放词汇目标导航的人工验证基准

Bo Miao, Weijia Liu, Jun Luo, Lachlan Shinnick, Jian Liu, Thomas Hamilton-Smith, Yuhe Yang, Zijie Wu, Vanja Videnovic, Feras Dayoub, Anton van den Hengel

机构 * AIML, Adelaide University（AIML，阿德莱德大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； NERC-RVC, Hunan University（NERC-RVC，湖南大学） ； The University of Western Australia（西澳大学） ； Breaker Industries 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对现有基准在分层语义目标导航中的不足，提出LangMap基准，通过人工验证的语义标注和对比注释协议，支持场景、房间、区域和实例四个层级的目标导航任务，并引入PlaNaVid基线方法。

Ultra-Reduced-Impact-Encased-Logging (URIEL): propose a new method for selective sustainable logging and post-harvest silvicultural treatment in tropical forest using airborne robotics systems

超低影响包裹式伐木（URIEL）：提出一种利用空中机器人系统在热带森林中进行选择性可持续伐木和采后造林处理的新方法

Daniel Albiero, Gelton Fernando de Morais, Daniela Han, Flávio Roberto de Freitas Gonçalves, Artur Vitório Andrade Santos, Wesllen Lins de Araújo, Alessandra Maia Freire, Cláudio Kiyoshi Umezu, Mateus Peressin, Francesco Toscano, Admilson Írio Ribeiro, Alfeu J. Sguarezi Filho, Américo Ferraz Dias Neto, Angel Pontin Garcia

机构 * School of Agricultural Engineering, University of Campinas (UNICAMP)（坎皮纳斯大学农业工程学院） ； School of Mechanical Engineering, University of Campinas (UNICAMP)（坎皮纳斯大学机械工程学院） ； Depart. of Agricultural, Forestry, Food and Environmental Sciences, University of Basilicata（巴里奇塔大学农业、林业、食品与环境科学系） ； Sorocaba Environmental Engineering, São Paulo State University (UNESP)（圣保罗州立大学索罗卡巴环境工程） ； Center for Engineering, Modeling and Applied Social Sciences, Federal University of ABC (UFABC)（ABC联邦大学工程、建模和应用社会科学中心） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出URIEL方法，结合直升机伐木、机器人、AI和无人机采后造林处理，实现高经济可行性和几乎零附带损害，维持生态系统服务。

Comments 196 pages, 40 figures, A revolutionary technology to help protect tropical forests. It was developed, scaled, detailed, calculated, and simulated in an advanced computational environment, com viabilidade econômica e social. "E pur si muove"

POINav: Benchmarking and Enhancing Final-Meters Arrival in Real-World Vision-Language Navigation

POINav: 在真实世界视觉语言导航中基准测试与增强最终米级到达

Ruiyan Gong, Meisheng Zhang, Yuxiang Zhao, Mingchao Sun, Yanfen Shen, Zedong Chu, Zhining Gu, Wei Guo, Xiaolong Cheng, Qiming Li, Kangning Niu, Yanqing Zhu, Xiaolong Wu, Tianlun Li, Mu Xu

机构 * Amap CV Lab, Alibaba Group（阿里集团阿里的Amap视觉实验室） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对真实世界POI导航的“最后几米”挑战，提出首个闭环评估基准POINav-Bench，并设计脑-动作框架结合70K真实标志-入口数据对，实现高保真度导航。

Comments 25 pages, 9 figures

stable-worldmodel: A Platform for Reproducible World Modeling Research and Evaluation

stable-worldmodel: 一个用于可重复世界建模研究和评估的平台

Lucas Maes, Quentin Le Lidec, Luiz Facury, Nassim Massaudi, Ayush Chaurasia, Francesco Capuano, Richard Gao, Taj Gillin, Dan Haramati, Damien Scieur, Yann LeCun, Randall Balestriero

机构 * Mila & Université de Montréal（Mila与蒙特利尔大学） ； New York University（纽约大学） ； Universidade Federal de Minas Gerais（巴西联邦大学矿务学院） ； Independent Researcher（独立研究者） ； LanceDB ； University of Oxford（牛津大学） ； Brown University（布朗大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出stable-worldmodel平台，旨在解决世界建模研究中代码库、数据管道和评估协议碎片化的问题，通过提供高性能的数据层、现代世界模型基线和规划求解器的实现，以及扩展的环境和任务，实现标准化和可重复的世界建模研究和评估。

Multimodal Optimal Transport for Training-free Temporal Segmentation in Surgical Robotics

多模态最优传输用于手术机器人中的无训练时序分割

Omar Mohamed, Edoardo Fazzari, Ayah Al-Naji, Hamdan Alhadhrami, Khalfan Hableel, Saif Alkindi, Ivan Laptev, Cesare Stefanini

机构 * Dept. of Robotics, Mohamed bin Zayed University of AI（机器人系，Mohamed bin Zayed人工智能大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)；robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出了一种无需标注的手术时序分割框架TASOT，通过结合时间对齐的文本描述和视觉信息，在统一的不平衡Gromov-Wasserstein最优传输目标下融合视觉和语义线索，实现了在多个公开手术数据集上的显著提升。

Robotics-Inspired Guardrails for Foundation Models in Socially Sensitive Domains

受机器人启发的用于社会敏感领域基础模型的护栏

Rebecca Ramnauth, Drazen Brscic, Brian Scassellati

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Kyoto University（京都大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于机器人学的护栏框架，用于在社会敏感领域中对基础模型进行运行时行为控制，以减少交互轨迹中向不良状态的漂移，并适应多样化的社会情境。

Comments Under review at Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR)

Structure Abstraction and Generalization in a Hippocampal-Entorhinal Inspired World Model

在启发式世界模型中的结构抽象与泛化

Tianqiu Zhang, Muyang Lyu, Xiao Liu, Si Wu

机构 * Peking-Tsinghua Center for Life Sciences, Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, IDG/McGovern Institute for Brain Research, Center of Quantitative Biology, School of Psychological and Cognitive Sciences, Key Laboratory of Machine Perception (Ministry of Education), Peking University（北京大学-清华大学生命科学中心，先进跨学科研究院，IDG/麦克戈文脑科学研究院，定量生物学中心，心理与认知科学学院，机器感知重点实验室（教育部），北京大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出了一种脑启发的分层模型，通过逆向模型提取潜在转换并构建预测视觉世界模型，展示了在连续高维动态中同时提取抽象结构的能力，实现了结构泛化。

Comments Project page: https://hpc-mec-worldmodel.github.io/

Quantitative Video World Model Evaluation for Geometric-Consistency

几何一致性定量视频世界模型评估

Jiaxin Wu, Yihao Pi, Yinling Zhang, Yuheng Li, Xueyan Zou

机构 * Tsinghua University - IEI Lab（清华大学-IEI实验室） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出PDI-Bench框架，通过分割与点跟踪获取物体中心观测，利用单目重建获取3D坐标，计算投影几何残差以评估生成视频的几何一致性，揭示视频生成器的特定失败模式。

Comments 12 pages, 5 figures. Project page : https://pdi-bench.github.io/

PEPA: a Persistently Autonomous Embodied Agent with Personalities

PEPA：具有个性的持续自主体

Kaige Liu, Yang Li, Lijun Zhu, Weinan Zhang

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学智能制造装备与技术国家重点实验室） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出PEPA框架，通过三层认知架构实现持续自主，利用个性特质自主生成目标并维持行为演化，实验证明其在动态环境中稳定运行。

Speech-Gesture GAN: Gesture Generation for Robots and Embodied Agents

语音-手势 GAN：面向机器人和具身智能体的手势生成

Carson Yu Liu, Gelareh Mohammadi, Yang Song, Wafa Johal

机构 * Faculty of Engineering, School of Computer Science and Engineering, University of New South Wales（新南威尔士大学工程学院计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出一种基于条件GAN的框架，通过语音文本和语音音频生成手势序列，提升机器人与人类交互的质量和效果。

Comments RO-MAN'23, 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN), August 2023, Busan, South Korea

Journal ref In Proc. 2023 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN), 2023

Latent Linear Quadratic Regulator for Robotic Control Tasks

隐式线性二次调节器用于机器人控制任务

Yuan Zhang, Shaohui Yang, Toshiyuki Ohtsuka, Colin Jones, Joschka Boedecker

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； Kyoto University（京都大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出隐式线性二次调节器（LaLQR），通过将状态空间映射到隐空间，使动态模型线性化并使成本函数二次化，从而高效应用LQR。实验表明其在效率和泛化能力上优于其他基线方法。

Comments Accepted at L4DC 2026

BridgeEQA: Virtual Embodied Agents for Real Bridge Inspections

BridgeEQA：用于真实桥梁检查的虚拟具身代理

Subin Varghese, Joshua Gao, Asad Ur Rahman, Vedhus Hoskere

机构 * University of Houston（德克萨斯大学休斯顿分校） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出BridgeEQA基准，通过200个真实桥梁场景和2200个开放词汇问题对，评估具身记忆问答能力，引入Image Citation Relevance指标，并提出EMVR模型提升性能。

TwinOR: Photorealistic Digital Twins of Dynamic Operating Rooms for Embodied AI Research

TwinOR：动态手术室的逼真数字双胞胎用于具身AI研究

Han Zhang, Yiqing Shen, Roger D. Soberanis-Mukul, Ankita Ghosh, Hao Ding, Lalithkumar Seenivasan, Jose L. Porras, Zhekai Mao, Chenjia Li, Wenjie Xiao, Lonny Yarmus, Angela Christine Argento, Masaru Ishii, Mathias Unberath

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Johns Hopkins Medical Institutions（约翰霍普金斯医学机构） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 TwinOR通过构建高保真的动态手术室数字双胞胎，为具身AI研究提供安全可控的仿真环境，实现厘米级精度的手术室几何重建与动态交互模拟，验证了其在视觉定位和几何理解任务中的真实感。

Journal ref International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 2026

Target-Bench: Can Video World Models Achieve Mapless Path Planning with Semantic Targets?

Target-Bench: 视频世界模型能否在语义目标下实现无地图路径规划？

Dingrui Wang, Zhihao Liang, Hongyuan Ye, Zhexiao Sun, Zhaowei Lu, Yuchen Zhang, Yuyu Zhao, Yuan Gao, Marvin Seegert, Finn Schäfer, Haotong Qin, Wei Li, Luigi Palmieri, Felix Jahncke, Mattia Piccinini, Johannes Betz

机构 * TUM（慕尼黑技术大学） ； Bosch AI Center（博世人工智能中心） ； ETH（苏黎世联邦理工学院） ； NJU（南京大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 Target-Bench首次评估视频世界模型的语义推理、空间估计和规划能力，通过450个机器人采集场景和5个互补指标揭示当前模型在语义推理与视觉生成间的显著差距。

Comments 19 pages

Beyond Matching to Tiles: Bridging Unaligned Aerial and Satellite Views for Vision-Only UAV Navigation

超越瓷砖匹配：连接不一致的航空和卫星视图以实现仅视觉UAV导航

Kejia Liu, Haoyang Zhou, Ruoyu Xu, Peicheng Wang, Mingli Song, Haofei Zhang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与数据安全全国重点实验室） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新区（滨江）区块链与数据安全研究院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出Bearing-UAV方法，通过联合预测UAV绝对位置和航向实现跨视图导航，提升在复杂环境下的定位精度和鲁棒性。

Comments Accepted as a conference paper by CVPR2026

ODYN: An All-Shifted Non-Interior-Point Method for Quadratic Programming in Robotics and AI

ODYN：一种用于机器人和人工智能中二次规划的全位移非内点法

Jose Rojas, Aristotelis Papatheodorou, Sergi Martinez, Andrea Patrizi, Ioannis Havoutis, Carlos Mastalli

机构 * Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Italian Institute of Technology（意大利技术研究院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 ODYN是一种全新的全位移对偶非内点二次规划求解器，能高效处理密集和稀疏二次规划问题，通过结合全位移非线性互补问题函数与近端乘子法，解决病态和退化问题，具备强大的热启动性能，适用于通用优化及机器人和人工智能应用。

Comments 20 pages, 12 figures, under-review

YOLO Object Detectors for Robotics -- a Comparative Study

用于机器人视觉的YOLO目标检测器——一项比较研究

Patryk Niżeniec, Marcin Iwanowski, Marcin Gahbler

机构 * Nicolaus Copernicus University in Toruń（托伦尼古拉·哥白尼大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)；robotic(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文比较了不同YOLO版本在机器人工作空间目标检测中的适用性，通过自定义数据集和COCO2017数据集进行实验，评估了不同训练测试配置和模型的鲁棒性。

Journal ref PAR (Pomiary Automatyka Robotyka), R. 30, Nr 1/2026, 117-126

AgentChemist: A Multi-Agent Experimental Robotic Platform Integrating Chemical Perception and Precise Control

AgentChemist: 一种集成化学感知与精确控制的多智能体实验机器人平台

Xiangyi Wei, Fei Wang, Haotian Zhang, Xin An, Haitian Zhu, Lianrui Hu, Yang Li, Changbo Wang, Xiao He

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出AgentChemist平台，通过协作任务分解、动态调度和自适应控制，解决实验室中多样、罕见和演变的操作问题，提升自动化系统的泛化能力。

Multi-Modal Multi-Task (M3T) Federated Foundation Models for Embodied AI: Potentials and Challenges for Edge Integration

多模态多任务（M3T）联邦基础模型用于具身AI：边缘整合的潜力与挑战

Kasra Borazjani, Payam Abdisarabshali, Fardis Nadimi, Naji Khosravan, Minghui Liwang, Xianbin Wang, Yiguang Hong, Seyyedali Hosseinalipour

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出多模态多任务联邦基础模型（M3T-FFMs）用于具身AI，结合M3T-FMs的任务泛化能力和FL的隐私保护分布式训练，解决边缘部署中的异构具身、模态不平衡、带宽限制等挑战。

Comments Accepted for Publication in IEEE Internet of Things Magazine, 2025

Journal ref IEEE Internet of Things Magazine, 2025

PRM-as-a-Judge: A Dense Evaluation Paradigm for Fine-Grained Robotic Auditing

PRM-as-a-Judge：细粒度机器人审计的密集评估范式

Yuheng Ji, Yuyang Liu, Huajie Tan, Xuchuan Huang, Fanding Huang, Yijie Xu, Cheng Chi, Yuting Zhao, Huaihai Lyu, Peterson Co, Mingyu Cao, Qiongyu Zhang, Zhe Li, Enshen Zhou, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Shanghang Zhang, Xiaolong Zheng

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机科学系，北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出PRM-as-a-Judge方法，通过过程奖励模型对轨迹视频进行密集评估，引入OPD指标系统，验证了宏一致性与微分辨率特性，揭示了主流策略在长周期任务中的行为特征与失败模式。

A Unified Platform and Quality Assurance Framework for 3D Ultrasound Reconstruction with Robotic, Optical, and Electromagnetic Tracking

一种用于具有机器人、光学和电磁追踪的3D超声重建的统一平台和质量保证框架

Lewis Howell, Manisha Waterston, Tze Min Wah, James H. Chandler, James R. McLaughlan

机构 * School of Computer Science, University of Leeds（利兹大学计算机科学学院） ； School of Electronic and Electrical Engineering, University of Leeds（利兹大学电子与电气工程学院） ； St James’s University Hospital, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust（利兹教学医院，利兹教学医院国家健康服务信托基金） ； Leeds Institute of Medical Research, University of Leeds（利兹医学研究所，利兹大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出了一种统一平台和质量保证框架，用于评估机器人、光学和电磁追踪的3D超声重建的体积准确性和可重复性，通过定制的仿生体评估不同扫描速度和入射角下的追踪性能，实现了高精度的3D重建和验证。

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