ICRA

DemoDiffusion: One-Shot Human Imitation using pre-trained Diffusion Policy

DemoDiffusion: 使用预训练扩散策略的一次性人类模仿

Sungjae Park, Homanga Bharadhwaj, Shubham Tulsiani

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出DemoDiffusion方法，通过单次人类演示和预训练扩散策略，无需任务特定训练即可使机器人执行操作任务，在8项任务中平均成功率达83.8%。

Comments 11 pages. Published at ICRA 2026

HiCrowd: Hierarchical Crowd Flow Alignment for Dense Human Environments

HiCrowd：密集人群环境中的分层人群流对齐

Yufei Zhu, Shih-Min Yang, Martin Magnusson, Allan Wang

机构 * Robot Navigation and Perception Lab, AASS Research Center, Örebro University, Sweden（奥雷布罗大学机器人导航与感知实验室，AASS研究中心，瑞典） ； Miraikan – The National Museum of Emerging Science and Innovation, Japan（日本新兴科学与创新国家博物馆——Miraikan） 纠错

AI总结 提出HiCrowd分层框架，结合强化学习与模型预测控制，通过跟随人群流解决机器人冻结问题，在真实和合成数据集上提升导航效率与安全性。

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

TUNI: Unifying Pre-training and Fine-tuning with Modality-Aware Mutual Learning and Rectification for RGB-T Semantic Segmentation

TUNI：基于模态感知互学习和矫正的RGB-T语义分割统一预训练与微调框架

Xiaodong Guo, Xianda Guo, Tong Liu, Zhihong Deng, Yanlun Peng, Xiang Li, Wujie Zhou

机构 * School of Automation, Beijing Institute of Technology（自动化学院，北京理工大学） ； School of Computer Science, Wuhan University（计算机学院，武汉大学） ； Great Wall Motor（长城汽车） ； School of Information and Electronic Engineering, Zhejiang University of Science and Technology（信息电子工程学院，浙江理工大学） 纠错

AI总结 提出TUNI框架，通过模态感知互学习与矫正统一预训练和微调，解决RGB-T语义分割中多模态特征提取融合、模态依赖不平衡及热信息利用不足问题，在五个数据集上优于15种SOTA模型。

Comments This paper is an extended version of the authors' work previously presented at the ICRA conference. To appear in IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. DOl: 10.1109/TCSVT.2026.3701706