期刊&会议
International Conference on Robotics and Automation · 会议 · Robotics
通过约束满足实现基于语言的交通场景编排
机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Waabi
AI总结 本文提出一种基于约束满足的交通场景编排方法，通过自然语言生成约束条件，利用现成求解器实现闭环测试中的精确场景控制，显著提高了场景编排成功率。
Comments 19 pages, 10 figures; full version of paper accepted for poster presentation at ICRA 2026
Bi3：一个双平台、双文化、双人数据集用于社交机器人导航
机构 * Department of Robotics, University of Michigan（机器人系，密歇根大学） ； LAAS-CNRS, University of Toulouse（LAAS-CNRS，图卢兹大学） ； INRIA, University of Lorraine（INRIA，洛林大学）
AI总结 Bi3数据集通过双平台、双文化、双人交互，为社交机器人导航提供多样性模型复杂性的基准，用于研究人类与机器人在受限环境中的协同活动。
Comments ICRA 2026
TouchDrive: 无电子触觉感知接口用于辅助抓取
机构 * Division of Microsystems Technology, Department of Electrical Engineering（微系统技术部门） ； Cyber-Physical Systems Lab, Department of Information Technology（网络物理系统实验室）
AI总结 TouchDrive通过气动反馈实现无电子触觉感知，使用户能精确操控抓取力，适用于处理易碎和柔软物体，已在多种机器人平台验证可靠性和实用性。
Comments Accepted at ICRA 2026 workshop on Visuo-Tactile Perception, Learning, Control for Manipulation: Embodied Tactile Intelligence in Predictive Perception, Learning & Control in Grasping & Manipulation, Emerging the Role of Embodiment and Visuo -Tactile - LLM Foundation Models (ICRA RoboTac 2026)
利用不变性监控自主持续监视任务
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of the Bundeswehr Munich（德国联邦国防军 Munich 电子与计算机工程系）
AI总结 本文研究了自主机器人在自主栈为黑盒时的运行时监控问题，通过将环境划分为有限区域并设计基于不变量的监控器，提出了一种分布式计算低维不变量集的方法，实现了对完整系统不变量的正确性和完备性。
Comments Accepted at IEEE ICRA 2026
SaLF：用于实时多传感器渲染的稀疏局部场
机构 * Waabi ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学）
AI总结 本文提出SaLF，一种高效的体素表示方法，支持多传感器仿真，具备快速训练和渲染能力，适用于多传感器自主系统评估。
Comments ICRA 2026. Project page: https://waabi.ai/salf/
DOT-Sim: 基于精确实-仿真物理校准的可微光学触觉仿真
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Toyota Research Institute University 2.0 Program（丰田研究院大学2.0计划） ； ARL grant W911NF-21-2-0104（ARL授予的W911NF-21-2-0104项目） ； Vannevar Bush Faculty Fellowship（范内var布什教职 fellowship） ； Flexiv corporation（Flexiv公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 本文提出DOT-Sim，通过材料点法建模软传感器为弹性材料，实现高精度光学触觉仿真，支持大变形和非线性模拟，并在实-仿真任务中验证了物理和视觉真实性。
Comments Accepted at ICRA 2026
为何领域重要：水下目标检测中领域效应的初步研究
机构 * QUT Centre for Robotics, Queensland University of Technology Brisbane, Australia（昆士兰理工大学机器人中心，澳大利亚布里斯班）
AI总结 本文提出一种标注框架，通过可测量的图像、场景和采集特征定义水下领域，实现语义一致的图像分组和领域特定的检测性能评估，揭示隐藏的失败模式。
Comments Poster Presentation at ICRA 2026 Workshop S2S
通过多模感知和柔性材料提升3D打印人工皮肤的感知覆盖与合规性
机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波尔得分校）
AI总结 本文提出结合时间飞行和自电容传感的柔性皮肤，实现多模感知、压力传感与电接口优化，提升3D打印人工皮肤的实用性和覆盖能力。
Comments This work was accepted at the "Towards Large-Area Tactile Sensing Skins: From Scalable Materials to Embodied Robotic Perception" workshop at the International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026
以第一人称触觉和接近传感器作为观察先验用于双足机器人的碰撞避障
机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波得尔分校）
AI总结 本文提出基于强化学习的双足机器人全身避障框架，通过躲避球任务验证传感器属性对避障行为的影响，发现接近传感器在传感范围充足时可替代显式物体定位，稀疏非定向信号在样本效率上优于密集定向信号。
Comments This work was accepted at the 8th RoboTac Workshop at the International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026
动态不确定环境中UGV-UAV协同路径规划
机构 * Department of Computer Science, University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校计算机科学系）
AI总结 本文提出动态UGV-UAV协同路径规划方法，通过无人机动态检测道路以提高地面车辆路径安全性与效率，实验表明双向策略在多数情况下表现最佳，多无人机可减少地面车辆行驶时间但增加计算时间。
Comments Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026
ACROSS: 一种基于变形的跨模态表示用于机器人触觉感知
机构 * L3S Research Center（L3S研究所以）
AI总结 本文提出ACROSS框架，通过利用传感器变形信息实现触觉数据跨传感器转换，将BioTac信号转换为DIGIT传感器数据，解决现有数据集在新设备上的应用问题。
Comments Accepted to 2025 IEEE Conference on Robotics and Automation (ICRA 2025). arXiv admin note: text overlap with arXiv:2410.14310
基于关键点的事件相机动态物体6自由度姿态跟踪
机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； ShanghaiTech Automation and Robotics (STAR) Center（上海科技大学自动化与机器人中心） ； School of Information Science and Technology（信息科学与技术学院） ； WLSA Shanghai Academy（WLSA上海研究院）
AI总结 本文提出基于关键点的动态物体姿态估计方法，利用事件相机高动态范围和低延迟特性，结合关键点检测与跟踪，通过EPnP算法实现6自由度姿态估计，实验表明方法在准确性和鲁棒性上优于现有技术。
Comments Accepted to 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)
多机器人障碍感知的非凝聚力目标群体引导
AI总结 本文提出一种多机器人引导非凝聚力目标群体的新策略，通过斥力交互和混合控制策略，使目标在障碍环境中更高效地绕过障碍并被引导至目标区域，实验验证了方法的有效性。
Comments Accepted at ICRA 2026
高速公路场景下自动驾驶车辆的鲁棒定位
机构 * Bot Auto
AI总结 本文提出一种针对高速公路场景的鲁棒定位系统，通过双似然激光雷达前端分离3D几何结构和2D道路纹理线索，结合控制扩展卡尔曼滤波提升闭环性能，并利用自动化离线地图生成流程保持地图新鲜度，实现在复杂高速公路环境下的高精度定位。
Comments Accepted to 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
一种用于自主急救分级的贝叶斯推理框架
机构 * AGH University of Krakow（克拉科夫AGH大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Osnabrück University（奥斯纳布吕克大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学）
AI总结 本文提出一种融合多视觉算法的自主机器人系统，利用贝叶斯网络提升急救分级准确性，实验显示其在生理评估和整体分级准确率上显著提升。
Comments Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
面向自适应超声引导针插入与针跟踪的视觉-语言-动作模型
机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学机械与自动化工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学计算机科学与工程系） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Mechanical and Automation Engineering, T Stone Robotics Institute, Shun Hing Institute of Advanced Engineering, Multi-Scale Medical Robotics Center, and Institute of Medical Intelligence and XR, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学机械与自动化工程系、T Stone机器人研究所、Shun Hing先进工程研究所、多尺度医疗机器人中心以及医学智能与XR研究所）
AI总结 本文提出视觉-语言-动作模型，用于实现自适应超声引导针插入与跟踪，通过跨深度融合和跟踪条件化注册提升跟踪精度与插入成功率。
Comments Accepted by ICRA 2026
面向四足机器人滑板骑行的相位感知策略学习
AI总结 本文提出相位感知策略学习框架，通过特征级线性调制层提升四足机器人滑板骑行的相位依赖行为捕捉与跨相位知识共享，验证了在仿真中的指令跟踪精度和效率。
Comments ICRA 2026 | Project Page: https://minsungyoon.github.io/projects/papl/ | M. Yoon and J. Jeong contributed equally
人们会喜欢机器人教练吗？一项与Snoopie的Pacerbot的案例研究
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 本文探讨机器人四足机器人能否作为有效的个人训练设备，通过间隔训练案例研究，展示机器人教练在一致性与遵守节奏方面的优势，并证明用户更偏好机器人教练。
Comments 8 pages, 4 figures. To appear at ICRA 2026
NuRisk：面向自动驾驶中 agent 级风险评估的视觉问答数据集
机构 * Professorship of Autonomous Vehicle Systems, TUM School of Engineering and Design, Technical University of Munich（自主车辆系统教授职位，TUM工程与设计学院，慕尼黑技术大学） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所（MIRMI））
AI总结 NuRisk 数据集通过 2.9K 场景和 1.1M agent 级样本，提供基于鸟瞰图的时序图像及量化风险标注，提升自动驾驶中 agent 行为与情境的时空推理能力。
Comments 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
AeroScene：用于空域机器人领域的渐进式场景合成
机构 * University of Liverpool, UK（英国利物浦大学） ； AIOZ Ltd., Singapore（新加坡AIOZ有限公司） ； National Tsing Hua University, Taiwan（台湾国立清华大学） ； RMIT University, Vietnam Campus（越南RMIT大学校园） ； University of Information Technology, VNUHCM, Vietnam（越南VNUHCM大学信息科技学院）
AI总结 本文提出AeroScene，一种用于空域机器人领域的渐进式3D场景合成模型，通过分层扩散模型实现全局布局与局部细节的推理，生成物理合理且语义一致的场景，提升导航、着陆等任务性能。
Comments 8 pages. Accepted to ICRA 2026
表面采矿中的自动化与人工智能技术及皮尔巴拉露天采矿简介
AI总结 本文综述了采矿行业，特别是西澳皮尔巴拉铁矿区在工程问题、技术创新、机器人开发和自动化方面的挑战与进展，旨在展示技术现状并提高工程界对采矿中AI和自动化趋势的认识。
Comments Accepted manuscript. Paper provides insights on state-of-the-art technologies and future trends. Keywords: Mining automation, robotics, intelligent systems, machine learning, remote sensing, geostatistics, planning, scheduling, optimization, modelling, geology, complex systems. Document: 21 pages, 6 figures, 2 tables. 2024 Update: Added ICRA conference poster + slides as ancilliary files
Journal ref IEEE Robotics & Automation Magazine 32:3 (2025) 164-183
P3T: 用于3D视觉-语言模型的增强泛化原型点级提示微调
机构 * Department of Artificial Intelligence, University of Seoul（首尔大学人工智能系） ； Department of Applied Statistics, Yonsei University（延世大学应用统计系）
AI总结 本文提出P3T，一种针对3D视觉-语言模型的高效提示微调方法，通过点级提示器和文本提示器提升模型泛化能力，并引入原型损失减少类别内方差，实验表明其在分类和少样本学习中表现优异。
Comments Accepted by ICRA 2026
通过部件分解实现一次-shot跨几何技能转移
机构 * Brown University（布朗大学） ； Northeastern University（东北大学）
AI总结 本文提出通过分解对象为语义部件来提升技能迁移，利用高效生成形状模型准确转移交互点，并自主优化对齐，实现更广泛几何范围的一次-shot迁移。
Comments ICRA 2026
VeriGraph：用于可验证机器人规划的场景图
机构 * University of Maryland, College Park, MD USA（马里兰大学学院公园分校）
AI总结 VeriGraph通过整合视觉语言模型和场景图，提升机器人任务规划的可行性验证与修正，显著提高任务完成率。
Comments Accepted to ICRA 2026. Project website: https://verigraph-agent.github.io
无参考采样基于模型预测控制
机构 * Inria - Département d’Informatique de l’École normale supérieure, PSL Research University（法国国家科学研究中心（Inria）- 工业信息学院，巴黎综合理工学院，PSL研究大学） ； Sorbonne Université, CNRS, Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique, ISIR（索邦大学，法国国家科学研究中心，智能系统与机器人研究所，ISIR）
AI总结 本文提出一种无需人工设计步态或预定义接触序列的基于采样的模型预测控制框架，通过优化高层目标发现多样运动模式，实现实时控制。
Comments Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Vienna, Austria
四维雷达高斯建模与基于RCS的扫描匹配
机构 * Service Robotics Laboratory – Universidad Pablo de Olavide (Seville), Spain（奥尔塔大学塞维利亚分校服务机器人实验室）
AI总结 本文提出将RCS物理特性融入四维雷达高斯建模中，以提升场景信息总结和扫描匹配性能。
Comments This version is an Extended Abstract, sent to the Radar in Robotics: New Frontiers workshop of ICRA 2026
CooperDrive：通过协作感知增强驾驶决策
机构 * Toyota InfoTech Labs（丰田信息科技实验室）
AI总结 本文提出CooperDrive协作感知框架，通过轻量级对象级共享与融合策略提升感知与规划能力，实现在遮挡和非视线场景下的更早安全驾驶决策。
Comments Accepted at ICRA 2026
流体与力场：从力和示范引导的仿真数据中学习3D顺应性流匹配策略
机构 * GRASP Lab, University of Pennsylvania（GRASP实验室，宾夕法尼亚大学）
AI总结 本文提出一种框架，通过单人示范生成力引导的仿真数据，结合顺应性策略提升视觉模仿学习的性能，验证了在真实机器人任务中的可靠性与适应性。
Comments Accepted to ICRA 2026
通过统计和语义过滤进行模仿学习中的故障识别
机构 * Université Paris-Saclay, CEA, List（巴黎-萨克雷大学，CEA，List） ； Inria, CNRS, Université de Lorraine, LORIA（Inria，CNRS，洛林大学，LORIA） ； Bleu Robotics（Bleu机器人）
AI总结 本文提出FIDeL模块，结合统计和语义过滤技术，提升机器人模仿学习中的故障检测性能，通过多模态数据集BotFails验证其有效性。
Comments 8 pages, Appendix coming soon, accepted at ICRA 2026
X-Diffusion：在跨具身人类示范上训练扩散策略
机构 * Cornell University（康奈尔大学）
AI总结 本文提出X-Diffusion框架，通过在噪声人类动作上训练扩散策略，提升机器人任务成功率16%。
Comments ICRA 2026
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈