VLA / 视觉-语言-动作模型

TactileReflex: Noise-Statistics-Driven Vision-Tactile Reflex Control for Force-Sensitive Manipulation

TactileReflex：基于噪声统计的视觉-触觉反射控制用于力敏感操作

Ziyan Feng, Yulong Fu, Zheng Li, Yuxin He, Jieji Ren, Yudong Zhong, Lujia Wang, Jinni Zhou, Qiang Nie

机构 * Thrust of Robotics and Autonomous Systems, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（机器人与自主系统研究所，香港科学与技术大学（广州）） ； School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学机械工程学院） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：vision-language-action(abstract)；VLA(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对易变形容器操作中的力控制难题，提出基于噪声统计的标定驱动反射控制范式，利用视觉触觉传感器提取图像级代理并实现约12Hz的优先反射通道，无需外部标定或手动调参。

Comments 8 pages, 4 figures, 6 tables

SWIFT: A Small-World Interaction Framework for Flow-Aware Trajectory Prediction in Autonomous Driving

SWIFT：用于自动驾驶中流量感知轨迹预测的小世界交互框架

Chengyue Wang, Bin Rao, Haicheng Liao, Bonan Wang, Chengzhong Xu, Zhenning Li

机构 * University of Macau（澳门大学） ； State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of Macau（澳门大学土木与环境工程系） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 研究自动驾驶中轨迹预测问题，提出SWIFT框架，结合小世界网络与交通流理论，通过特定网络和模块引入结构偏差与增强推理，实验证明其在多方面优于基线，展现出结构感知设计的有效性。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

WALA Learning Executable Latent Actions from Action-Labeled Demonstrations and Action-Free Videos

WALA：从带动作标签的演示和无动作视频中学习可执行的潜在动作

Jiahao Liu, Zhongpu Xia, Shuai Tian, Huangrui Li, Yuhang Zheng, Ning Ma, Xin Fu, Xiaotian Liu, Jing Li, Yixian Li, ShangQing Zhou, Zebin Xing, Linbo Wang, Chaoyue Li, Haoran Li, Dongbin Zhao

机构 * CASIA（中国科学院自动化所） ； Anyverse Dynamics（Anyverse动力学公司） ； UCAS（中国科学院大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； XJYLU（西安交通大学利物浦大学） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：action model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究从带动作标签演示和无动作视频学习可执行潜在动作的问题，提出WALA框架，先预训练语义几何潜在动作模型，策略训练时编码器和解码器协同，由多方面联合监督潜在动作，实验证明其提升了机器人策略性能和泛化能力。

Comments Project page: https://liujiahao2077.github.io/WALA.github.io