ICRA

PPGuide: Steering Diffusion Policies with Performance Predictive Guidance

PPGuide: 通过性能预测引导操控扩散策略

Zixing Wang, Devesh K. Jha, Ahmed H. Qureshi, Diego Romeres

AI总结 PPGuide通过性能预测引导技术，在推理时引导预训练的扩散策略避免失败模式，提升机器人操作的鲁棒性。

Comments Accepted by ICRA'26

GRACE: A Unified 2D Multi-Robot Path Planning Simulator & Benchmark for Grid, Roadmap, And Continuous Environments

GRACE：一种统一的二维多机器人路径规划模拟器与基准，适用于网格、路网和连续环境

Chuanlong Zang, Anna Mannucci, Isabelle Barz, Philipp Schillinger, Florian Lier, Wolfgang Hönig

机构 * Robert Bosch GmbH, Corporate Research（罗伯特·博世集团，企业研究） ； Technical University of Berlin（柏林技术大学） 纠错

AI总结 GRACE是一种统一的二维多机器人路径规划模拟器与基准，通过统一的抽象级别和评估协议，实现跨网格、路网和连续环境的可比性比较，以提升多机器人规划研究的可重复性和应用性。

Comments ICRA 2026, code will be released soon

SUBTA: A Framework for Supported User-Guided Bimanual Teleoperation in Structured Assembly

SUBTA：一种支持用户引导的双臂远程操作框架用于结构化装配

Xiao Liu, Prakash Baskaran, Songpo Li, Simon Manschitz, Wei Ma, Dirk Ruiken, Soshi Iba

机构 * Honda Research Institute USA（本田美国研究院） ； Honda Research Institute Europe GmbH（本田欧洲研究院） 纠错

AI总结 SUBTA通过结合意图估计、任务规划和上下文相关的运动辅助，提高了双臂远程操作在结构化装配中的精度和用户体验。

Comments 8 pages, 7 figures, accepted at ICRA 2026

FAR-Dex: Few-shot Data Augmentation and Adaptive Residual Policy Refinement for Dexterous Manipulation

FAR-Dex: 少样本数据增强与自适应残差策略细化用于灵巧操作

Yushan Bai, Fulin Chen, Hongzheng Sun, Yuchuang Tong, En Li, Zhengtao Zhang

AI总结 FAR-Dex通过少样本数据增强和自适应残差策略细化，提升机械臂与手的协同精度，实现高成功率的灵巧操作任务。

Comments Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

Global End-Effector Pose Control of an Underactuated Aerial Manipulator via Reinforcement Learning

通过强化学习实现轻量化空中机械臂的全局末端姿态控制

Shlok Deshmukh, Javier Alonso-Mora, Sihao Sun

机构 * Department of Cognitive Robotics (CoR), Faculty of Mechanical Engineering, Delft University of Technology（认知机器人系（CoR），机械工程学院，代尔夫特理工大学） 纠错

AI总结 本文通过强化学习实现轻量化空中机械臂的六自由度末端姿态控制，实验展示了厘米级精度和鲁棒性。

Comments 8 pages, 6 figures, accepted by IEEE ICRA 2026