ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

User Involvement in Robotic Wheelchair Development: A Decade of Limited Progress

机器人轮椅开发中的用户参与：十年有限进展

Mario Andres Chavarria, Santiago Price Torrendell, Aude Billard, Samia Hurst, Sébastien Kessler, Michael Stein, Kenji Suzuki, Sophie Weerts, Diego Paez-Granados, Minerva Rivas Velarde

机构 * Geneva School of Health Science, University of Applied Sciences and Arts Western Switzerland（日内瓦健康科学学院，瑞士西部应用科学与艺术大学） ； Institute of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba（系统与信息工程研究所，筑波大学） ； Learning Algorithms and Systems Laboratory, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne（学习算法与系统实验室，洛桑联邦理工学院） ； Institute of Ethics, History, and Humanities, University of Geneva（伦理、历史与人文学研究所，日内瓦大学） ； Grand Conseil, État de Vaud（沃州大议会） ； id-Geo Sàrl（id-Geo有限责任公司） ； Harvard Law School Project on Disability, Harvard University（哈佛法学院残疾项目，哈佛大学） ； Swiss Graduate School of Public Administration, University of Lausanne（瑞士公共管理研究生院，洛桑大学） ； SCAI-Lab, Department of Health Sciences and Technology (D-HEST), ETH Zurich（SCAI实验室，健康科学与技术系，苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Paraplegic Research (SPF)（瑞士截瘫研究） 纠错

AI总结 本文回顾了过去十年中机器人轮椅设计开发中用户参与的现状，发现用户参与有限，多集中在后期评估而非早期需求定义和迭代共设计，且研究多依赖小样本和非标准化方法。

OVI-MAP:Open-Vocabulary Instance-Semantic Mapping

OVI-MAP：开放词汇实例语义映射

Zilong Deng, Federico Tombari, Marc Pollefeys, Johanna Wald, Daniel Barath

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Google（谷歌） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 本文提出OVI-MAP，通过解耦实例重建与语义推断，实现增量开放词汇3D实例语义映射，提升实时处理与零样本语义标注能力。