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Zhejiang University(浙江大学)

2026-07-10 至 2026-07-10 共收录 4
2602.01385 2026-07-10 cs.RO 版本更新

TriphiBot: A Triphibious Robot Combining FOC-based Propulsion with Eccentric Design

TriphiBot:一种结合基于FOC的推进与偏心设计的三栖机器人

Xiangyu Li, Tiancheng Lai, Mingwei Lai, Junxiao Lin, Mengke Zhang, Junping Zhi, Chao Xu, Fei Gao, Yanjun Cao

机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University(浙江大学工业控制技术状态重点实验室) Huzhou Institute of Zhejiang University(浙江大学湖州研究院) Hainan Red Tower Cigarette Co., Ltd.(海南红塔烟草有限责任公司)

AI总结 研究提出新型三栖机器人TriphiBot,采用极简设计结合四旋翼与被动轮。引入偏心重心设计提升地面支撑运动效率,基于FOC开发统一推进系统解决不同流体运动控制差异,用混合控制确保多域运动与转换,实验验证了其能力、效率及适应性。

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2505.16456 2026-07-10 cs.CV 版本更新

PhyMAGIC: Physical Motion-Aware Generative Inference with Confidence-guided LLM

PhyMAGIC:基于置信度引导的大语言模型的物理运动感知生成推理

Siwei Meng, Yawei Luo, Ping Liu

机构 * Department of Computer Science \& Engineering, University of Nevada, Reno, USA School of Software Technology, Zhejiang University, China

AI总结 针对3D内容生成中动态模型物理一致性问题,PhyMAGIC提出无需训练的框架,整合图像到视频扩散模型、大语言模型置信度引导推理及可微物理模拟器,通过迭代优化和模拟反馈生成物理一致的运动,性能优于现有方法。

Comments This work is accepted by ECCV 2026

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2507.05240 2026-07-10 cs.RO cs.CV 版本更新

StreamVLN: Streaming Vision-and-Language Navigation via SlowFast Context Modeling

StreamVLN:通过快慢上下文建模实现流式视觉与语言导航

Meng Wei, Chenyang Wan, Xiqian Yu, Tai Wang, Yuqiang Yang, Xiaohan Mao, Chenming Zhu, Wenzhe Cai, Hanqing Wang, Yilun Chen, Xihui Liu, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Lab(上海人工智能实验室) The University of Hong Kong(香港大学) Zhejiang University(浙江大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

AI总结 研究现实世界中视觉与语言导航问题,提出StreamVLN框架,采用混合快慢上下文建模策略,通过快速流式对话上下文与缓慢更新内存上下文配合,实现实时对话,在VLN-CE基准实验中展现低延迟最优性能。

Comments Accepted to ICRA 2026

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2407.09016 2026-07-10 cs.RO 版本更新

Open-Vocabulary Object-Goal Navigation by Generalizing Semantic Mapping with Dense CLIP

通过用密集CLIP泛化语义映射实现开放词汇目标导航

Meng Wei, Chenyang Wan, Tai Wang, Yuqiang Yang, Wenzhe Cai, Yilun Chen, Hanqing Wang, Jiangmiao Pang, Xihui Liu

机构 * Shanghai AI Lab(上海人工智能实验室) The University of Hong Kong(香港大学) Zhejiang University(浙江大学)

AI总结 研究面向对象的实体导航任务,提出OVExp框架,利用密集CLIP模型展示基于语义地图的目标预测网络泛化能力,设计跨模态转移策略解决训练成本高问题,在ObjectNav基准上对未知目标有强大泛化能力。

Comments Accepted by ICRA 2026

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