IROS

ViHaTeleop: A Low-Cost, Lightweight Visual-Haptic Teleoperation System for Dexterous Manipulation Learning

ViHaTeleop：一种用于灵巧操作学习的低成本轻量型视觉-触觉遥操作系统

Fucai Zhu, Yanhou Lai, Paul Maestre, Koichi Hashimoto

机构 * Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究生院） 纠错

AI总结 ViHaTeleop是一款低成本轻量型视觉-触觉遥操作系统，结合SLAM、相机跟踪与LRA反馈，经实验验证其可提升接触关键任务的操作成功率与主观体验，支持从演示到策略训练的完整流程。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 8 pages

Contact Modes Are Strata: What Geometric Structure Buys in Discrete-Continuous Planning

接触模式即层：几何结构在离散-连续规划中的优势

Phone Thiha Kyaw, Jonathan Kelly

机构 * University of Toronto Institute for Aerospace Studies (UTIAS)（多伦多大学航空航天研究所） ； Space and Terrestrial Autonomous Robotic Systems (STARS) Laboratory（空间与地面自主机器人系统实验室） 纠错

AI总结 该研究提出将接触模式视为构型空间的层，以此构建离散-连续规划方法，在两项仿真接触操纵任务中实现了无需预定义接触序列的快速规划。

Comments Submitted to IROS 2026 Workshop on Geometric Representations in Robotics

UAV Video Deblurring via Motion-Aware Diffusion: A Path to Robust Target Detection

基于运动感知扩散的无人机视频去模糊：通往鲁棒目标检测的路径

Zhiqiang Hu, Shouren Huang, Masatoshi Ishikawa

机构 * Research Institute for Science & Technology, Tokyo University of Science（东京理科大学科学技术研究所） 纠错

AI总结 该研究针对无人机视频运动模糊问题，提出自适应潜在尺度选择器与多帧对齐可学习门控模块，实现高效去模糊，提升无人机目标检测性能，适用于鲁棒航拍视觉任务。

Comments 8 pages, 8 figures. Published in the 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025)

GaussMemory: Task-Driven 3D Gaussian Scene Memory for Long-Horizon Robotic Manipulation

GaussMemory：面向长时程机器人操作的任务驱动三维高斯场景记忆

Zhiqiang Hu, Shouren Huang, Masatoshi Ishikawa

机构 * Research Institute for Science & Technology, Tokyo University of Science（东京理科大学科学技术研究所） 纠错

AI总结 该研究针对现有三维机器人记忆系统被动存储的缺陷，提出任务驱动的主动场景记忆框架GaussMemory，在LIBERO、VLABench基准上超越了MemoryVLA、π₀-FAST等方法。

Comments 8 pages, 10 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

SpotlessGS: Relightable 3D Gaussian Splatting under Dynamic Illumination for Robotic Perception

SpotlessGS：面向机器人感知的动态光照下可重光照三维高斯溅射技术

Liang Hong, Jiaxin Wei, Simon Schaefer, Stefan Leutenegger, Jaehyung Jung

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 该研究针对机器人在差光照环境下感知性能下降问题，提出SpotlessGS方法，通过优化光照参数、引入SH光照模型及MLP-BRDF，实现可重光照三维重建，提升了渲染与感知性能。

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