IROS - arXivDaily 期刊&会议

2606.26017 2026-07-28 cs.RO 版本更新

G2DP: Diffusion Planning with Spatio-Temporal Grid Guidance

G2DP: 基于时空网格引导的扩散规划

Hang Yu, Ye Jin, Alessandro Canevaro, Julian Schmidt, Julian Jordan, Peizheng Li, Marc Kaufeld, Silvan Lindner, Johannes Betz, Wilhelm Stork

机构 * Mercedes-Benz AG（梅赛德斯-奔驰集团）； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院）； TU Munich（慕尼黑工业大学）； University of Tübingen（图宾根大学）

AI总结针对自动驾驶扩散规划器随机性导致的安全与路线保持问题，提出G2DP，通过可微时空代价体积在去噪过程中注入密集梯度，实现无碰撞与路径最优的轨迹生成，在nuPlan等基准上取得最优性能。

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

2604.25897 2026-07-28 cs.RO cs.LG cs.SY eess.SY 版本更新

Variational Neural Belief Parameterizations for Robust Dexterous Grasping under Multimodal Uncertainty

变分神经信念参数化用于多模态不确定性下的鲁棒灵巧抓取

Clinton Enwerem, Shreya Kalyanaraman, John S. Baras, Calin Belta

机构 * Department of Electrical & Computer Engineering and Institute for Systems Research, University of Maryland, College Park, MD, USA（电气与计算机工程系和系统研究所，马里兰大学，College Park, MD, USA）； Maryland Applied Graduate Engineering, A. James Clark School of Engineering, University of Maryland, College Park, MD, USA（马里兰应用研究生工程学院，A. James Clark工程学院，马里兰大学，College Park, MD, USA）

AI总结本文提出变分推理方法，通过可微高斯混合模型表示信念，利用Gumbel-Softmax和位置-尺度重参数化实现平滑采样，提升抓取鲁棒性并减少规划时间。

Comments 11 pages, 10 figures. Accepted for publication at IROS 2026. Code, simulation assets, and dataset at https://github.com/coenwerem/vnb-grasp

2603.08521 2026-07-28 cs.CV cs.RO eess.IV 版本更新

OccTrack360: 4D Panoptic Occupancy Tracking from Surround-View Fisheye Cameras

OccTrack360: 从环视鱼眼相机实现4D全景占用跟踪

Yongzhi Lin, Kai Luo, Yuanfan Zheng, Hao Shi, Mengfei Duan, Yang Liu, Kailun Yang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（人工智能与机器人学院，湖南大学）； State Key Laboratory of Extreme Photonics and Instrumentation, Zhejiang University（极端光子学与仪器国家重点实验室，浙江大学）； National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，湖南大学）

AI总结 OccTrack360提出新的4D全景占用跟踪基准及FoSOcc框架，解决鱼眼成像中的球面投影和体素定位问题，提升占用跟踪性能。

Comments Accepted to IEEE/RSJ IROS 2026. The benchmark and source code will be made publicly available at https://github.com/YouthZest-Lin/OccTrack360