IROS

Bayesian Retraction Optimization for Tissue Attachment Mapping in Surgical Dissection

用于手术解剖中组织附着映射的贝叶斯回缩优化

Shing-Hei Ho, Bao Thach, Toan Vo, James M. Ferguson, Alan Kuntz

机构 * The Robotics Center and the Kahlert School of Computing at the University of Utah（美国犹他大学机器人中心和卡尔特计算学院） ； School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology（美国佐治亚理工学院计算科学与工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering and Department of Computer Science, Vanderbilt University（美国范德堡大学电气与计算机工程系和计算机科学系） 纠错

AI总结 针对外科医生短缺，该研究将组织附着识别视为概率问题，提出基于顺序贝叶斯希尔伯特地图和贝叶斯回缩优化的方法，避免显式组织建模，在模拟中验证并实现向实际机器人解剖实验的零样本转移，为自动化手术解剖提供新途径。

Comments IEEE IROS 2026 preprint

NGPS: GPS-Denied Aerial Geo-Localization and 2.5D Reconstruction via Deep Satellite Image Matching and Multi-Rate Sensor Fusion

NGPS：通过深度卫星图像匹配和多速率传感器融合实现无GPS的航空地理定位和2.5D重建

Sanket Sharma

AI总结 研究针对高空无人机视觉地理定位问题，提出NGPS框架，通过深度卫星图像匹配及多速率传感器融合实现无GPS绝对定位，结合多种技术，经实验在五个飞行序列上取得良好效果，相比单目VIO有显著提升，且能实时运行并部分开源。

Comments 9 pages (8-page paper + IEEE copyright/citation cover page), 6 figures. Accepted to IEEE/RSJ IROS 2026

Two-Stage Extrinsic Calibration of a Static Line-Scanning Lidar with a Rotary Platform

基于旋转平台的静态线扫描激光雷达的两阶段外部校准

Vikram Shree, Hike Danakian, Long Nguyen, Rajanish Gokidi, Patrick Nercessian

机构 * SiLC Technologies（SiLC技术公司） 纠错

AI总结 研究基于旋转平台的静态线扫描激光雷达校准问题，探索自动方法静态和动态估计旋转轴变换，通过真实数据集验证算法并研究其收敛特性。

Comments 8 pages, 13 figures. Manuscript accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

DASH Robot: Minimalistic Design and Optimal Aerial-Terrestrial Locomotion via Contact-Implicit Control

DASH机器人：通过接触隐式控制实现简约设计与最优的空陆运动

Ryan Gomes Paiva, Conrad Ho, Jiarong Kang, Kunzhao Ren, Xiangru Xu, Xiaobin Xiong

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Shanghai Innovation Institute (SII)（上海创新研究院） 纠错

AI总结 研究设计新型空陆机器人DASH，通过整合管道风扇同轴体与弹性腿，并采用接触隐式模型预测控制器，实现空中和地面的最优运动，经多种任务验证了其设计与控制的有效性。

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

Beyond Fixed Goal Delivery: Online POMDP Planning for Target Interception in Crowds

超越固定目标交付：人群中目标拦截的在线部分可观测马尔可夫决策过程规划

Himanshu Gupta, Kelvin Aladum, Nisar Ahmed, Bradley Hayes, Zachary Sunberg

机构 * Dept. of Aerospace Engineering Sciences（航空航天工程科学系） ； Dept. of Computer Science, University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校计算机科学系） 纠错

AI总结 研究拥挤环境中目标拦截问题，将其建模为部分可观测马尔可夫决策过程，用树搜索在线求解。对比顺序路径速度规划器和统一规划器，发现高密度时前者安全拦截率低、耗时多，揭示了空间限制的结构局限性。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)