IROS

CANMOT: Class-Aware Noise Modeling for Multi-Object Tracking in Autonomous Driving

CANMOT: 自动驾驶中多目标跟踪的类别感知噪声建模

Timo Osterburg, Stefan Schütte, Torsten Bertram

机构 * Institute of Control Theory and Systems Engineering, TU Dortmund University（控制理论与系统工程研究所，多特蒙德大学） 纠错

AI总结 针对自动驾驶中多目标跟踪任务，提出一种类别感知且目标对齐的噪声建模框架CANMOT，通过引入类别特定的过程与测量噪声协方差矩阵，并在目标坐标系中表达以保持纵向-横向各向异性，从而提升跟踪性能并显著减少身份切换。

Comments submitted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Improved Postural Stability Using a Lightweight Semi-Active Soft Back Support Device Under Standing Perturbations

使用轻量级半主动软背部支撑装置在站立扰动下改善姿势稳定性

Rohan Khatavkar, Jiefeng Sun, Hyunglae Lee

机构 * School for Engineering of Matter, Transport and Energy（物质、运输与能源工程学院） 纠错

AI总结 研究提出一种结合气动人工肌肉与弹性带的轻量级半主动软背部支撑装置，通过快速提供辅助力显著降低全身角动量并增加稳定裕度，从而改善站立扰动后的平衡恢复。

Comments 6 pages, 8 figures, submitted to IROS 2026, the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems

CropCraft: A Procedural World Generator for Robotic Simulation of Agricultural Tasks

CropCraft：用于农业任务机器人仿真的程序化世界生成器

Riccardo Bertoglio, Cyrille Pierre, Johann Laconte, Roland Lenain

机构 * Institut National de la Recherche Agronomique（法国国家农业科研院） 纠错

AI总结 提出基于Blender和Python的开源程序化世界生成器CropCraft，通过YAML配置生成多样化农田场景，支持间作、葡萄园和杂草田，并生成带标注的3D仿真环境，用于农业机器人感知和导航算法开发。

Journal ref IROS 2025 Workshop on Agricultural Robotics and Automation: Driving Innovation in Agri-Food Systems, Oct 2025, Hangzhou, China