［本站讯］近年来，计算机科学与技术学院交叉研究中心在智能设计与数字制造领域持续深耕，同时拓展至具身智能前沿领域开展研究，在面向具身智能的虚实融合交互系统、手绘矢量图自动分割、再制造序列规划、三维装箱优化及四边形网格等研究方向取得新进展。近期，中心共有6篇论文被ACM SIGGRAPH Asia 2025录用，其中5篇将发表于图形领域一区TOP期刊ACM Transactions on Graphics（2025年第6期）。所有录用论文将于12月在中国香港举办的ACM Siggraph Asia 2025会议上进行宣读。
图1. AR系统中人与机器人多视角社交行为交互以及物理机器人验证
文章“SymBridge: A Human-in-the-Loop Cyber-Physical Interactive System for Adaptive Human-Robot Symbiosis”，被录用为会议文章（Conference Accept）。本文创新性地提出了人类在环的（human-in-the-loop）虚实融合交互系统。该系统利用增强现实技术，使真人用户能够在物理环境中与虚拟机器人进行沉浸式互动。本文的共同一作为山东大学IRC博士研究生陈浩然、上海科技大学博士研究生许艺腾，指导教师包括山东大学教授屠长河、香港大学窦志扬、山东大学李曼祎、上海科技大学马月昕。本工作由乐聚（深圳）机器人技术有限公司提供赞助与技术支持。此外，上海科技大学叶瑶勤，山东大学科研助理刘耀泽、吴雨铉为该研究做出了贡献。
图2. 经动力学算法延展线条自动闭合区域，并智能合并冗余小区域
文章“KISSColor: Kinetic and Intuitive Stroke Stretching for Vector Drawing Colorization”聚焦手绘矢量图自动分割问题，被录用为期刊论文（Journal Accept）。本文提出了一种新的方法KISSColor，实现了更符合感知的区域分割，采用了基于动力学的数据结构管理线条生长过程，并设计了高效的启发式算法合并冗余区域。本文第一作者为山东大学IRC硕士研究生董一鸣。指导老师包括山东大学教授屠长河、辛士庆，美国德州农工大学教授王文平。此外，山东大学硕士研究生信泓旭为该研究做出了贡献。
图3. 增减材混合再制造工序规划方法，在严格考虑无碰撞约束的同时最大化材料再利用率
文章“Waste-to-Value: Reutilized Material Maximization for Additive and Subtractive Hybrid Remanufacturing”研究增减材混合再制造的工序规划问题，被录用为期刊论文（Journal Accept）。本文提出了对三维模型通用的增减材混合再制造工序规划方法(图3)，在严格保证无碰撞约束的同时最大化材料再利用率。本文第一作者为山东大学IRC博士研究生钟凡超，指导教师为山东大学教授赵海森、吕琳，副研究员闫鑫，教授刘继凯。此外，山东大学博士研究生张振民、硕士研究生王丽媛为该研究做出了贡献。
图4. 可减材加工装箱问题，在严格考虑可减材加工约束的同时最大化材料利用率
文章“Chapper: Carvable Hull-and-Pack for Subtractive Manufacturing”聚焦三维装箱优化问题，被录用为期刊论文（Journal Accept）。本文提出了首个可减材加工包络装箱问题的求解方案，创新性地提出了可减材加工包络（Carving Hull）的概念，将物体形状与刀具可达性纳入统一计算框架，在满足可减材加工约束的同时实现了材料利用率最大化。本文第一作者为山东大学IRC博士研究生张振民。通讯作者为山东大学教授赵海森。合作团队包括山东大学教授吕琳、北京师范大学教授郭建伟、山东大学硕士研究生冯帅、博士研究生徐豪、本科生付路骄阳。
图5:CrossGen以前馈方式快速预测给定形状的cross field，实现了基于生成式AI的四边形网格划分
文章“CrossGen: Learning and Generating Cross Fields for Quad Meshing”提出了一种基于生成式AI的四边形网格划分方法，被录用为期刊论文（Journal Accept）。该方法利用自动编码器将输入的三维数据编码为稀疏体素网格，再解码生成符号距离场及其对应的cross field，从而在高效性与泛化性等指标上取得突破。本文第一作者为香港大学博士后董秋杰（山东大学IRC博士），共同第一作者为香港大学王杰鹏。指导教师包括美国德州农工大学教授王文平，山东大学教授屠长河、辛士庆等。
图6.三种稀疏形状控制输入：连通的曲线网（紫色）、非结构化曲线（蓝色）和稀疏点云（绿色）
文章“NeuVAS: Neural Implicit Surfaces for Variational Shape Modeling”研究线框建模问题（图6），被录用为期刊论文（Journal Accept）。本文提出基于神经隐式曲面的变分方法，用于从稀疏形状控制输入建模高质量曲面，该神经隐式曲面以符号距离函数的零水平集表达。本文第一作者为山东大学软件学院副研究员王鹏飞（山东大学IRC博士），合作导师为美国德州农工大学教授王文平，山东大学教授张彩明、屠长河、周元峰、辛士庆等。香港大学博士后董秋杰为该研究做出了贡献。
