IEEE T-RO

Object-Reconstruction-Aware Whole-body Control of Mobile Manipulators

面向物体重建的移动机械臂整体控制

Fatih Dursun, Bruno Vilhena Adorno, Simon Watson, Wei Pan

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

AI总结 本文提出一种高效方法，通过计算最信息区域的焦点点，使移动机械臂在路径上保持该点在摄像头视野中，从而在不增加路径规划的情况下提升物体重建效率。

Comments 19 pages, 17 figures, 5 tables. Under Review for the IEEE Transactions on Robotics (T-RO)

High-Speed, All-Terrain Autonomy: Ensuring Safety at the Limits of Mobility

高速全地形自主性：在移动极限下的安全性保证

James R. Baxter, Bogdan I. Epureanu, Paramsothy Jayakumar, Tulga Ersal

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Michigan（密歇根大学机械工程系） ； U.S. Army Ground Vehicle Systems Center（美国陆军地面车辆系统中心） 纠错

AI总结 本文提出一种新型局部轨迹规划器，通过能量约束实现高速越野车辆在复杂地形中的安全行驶，通过仿真和实验证明其在极端场景下的有效性。

Comments 19 pages, 16 figures, submitted to IEEE Transactions on Robotics

Multi-Mode Pneumatic Artificial Muscles Driven by Hybrid Positive-Negative Pressure

多模式气压人工肌肉：混合正负压驱动

Siyuan Feng, Ruoyu Feng, Shuguang Li

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Key Laboratory of Transformative High-end Manufacturing Equipment and Technology（北京 transformative 高端制造装备与技术重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于可膨胀流体驱动折纸灵感的人工肌肉架构，通过正负压组合驱动实现多种运动模式，展示了其在柔性可穿戴设备和紧凑软体机器人中的应用潜力。

Comments 20 pages, 17 figures. Published in IEEE Transactions on Robotics

Journal ref IEEE Transactions on Robotics 42 (2026) 1351-1370

MoRoCo: An Online Topology-Adaptive Framework for Multi-Operator Multi-Robot Coordination under Restricted Communication

MoRoCo：一种适用于受限通信环境下多操作员多机器人协调的在线拓扑自适应框架

Zhuoli Tian, Yanze Bao, Yuyang Zhang, Meng Guo

AI总结 本文提出MoRoCo框架，通过建立延迟受限的间歇通信基础架构和 detach-and-rejoin 机制，实现多操作员多机器人在受限通信环境下的协调，支持在线团队扩展和拓扑重构，通过本地通信实现子图的动态分解与组合，有效支持时间敏感请求。

Comments 20 pages, 19 figures. Submitted to IEEE Transactions on Robotics (TRO)

They See Me Rolling: High-Speed Event Vision-Based Tactile Roller Sensor for Large Surface Inspection

他们能看到我滚动：基于高速事件视觉的触觉滚轮传感器用于大表面检测

Akram Khairi, Hussain Sajwani, Abdallah Mohammad Alkilany, Laith AbuAssi, Mohamad Halwani, Islam Mohamed Zaid, Ahmed Awadalla, Dewald Swart, Abdulla Ayyad, Yahya Zweiri

机构 * Advanced Research and Innovation Center（先进研究与创新中心） ； Khalifa University（卡利法大学） ； Department of Aerospace Engineering（航空航天工程系） ； Research and Development（研发部） ； Strata Manufacturing PJSC（斯特拉制造公司） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于高速事件视觉的触觉滚轮传感器，实现高速连续高分辨率的大面积表面检测，扫描速度达0.5m/s，精度达100微米以内，且通过多参考贝叶斯融合策略提升准确性。

Comments Accepted to IEEE T-RO - Project Page: https://akramekhairi.github.io/TheySeeMeRolling/

C*: A Coverage Path Planning Algorithm for Unknown Environments using Rapidly Covering Graphs

C*：一种基于快速覆盖图的未知环境覆盖路径规划算法

Zongyuan Shen, James P. Wilson, Shalabh Gupta

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Connecticut（电气与计算机工程系，康涅狄格大学） 纠错

AI总结 C*是一种基于快速覆盖图的未知环境覆盖路径规划算法，通过高效采样和修剪技术实现最优覆盖，显著提升覆盖效率并防止覆盖孔形成。

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, Vol 42, pg. 1233-1253, 2026

Event-Aided Sharp Radiance Field Reconstruction for Fast-Flying Drones

事件辅助的快速飞行无人机辐射场重建

Rong Zou, Marco Cannici, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group, University of Zurich（苏黎世大学机器人与感知组） 纠错

AI总结 本文提出利用事件流和运动模糊帧的统一框架，实现快速飞行无人机的高保真辐射场重建，无需地面真实监督，实现实验数据性能提升超50%。

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, 2026

Parallel Continuous-Time Relative Localization with Augmented Clamped Non-Uniform B-Splines

并行连续时间相对定位与增强钳制非均匀B样条

Jiadong Lu, Zhehan Li, Tao Han, Miao Xu, Chao Xu, Yanjun Cao

机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University（工业控制技术国家重点实验室，系统与控制研究所，浙江大学） ； Huzhou Institute of Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； Department of Automatic Control, Faculty of Engineering, Lund University（自动控制系，工程学院， Lund大学） 纠错

AI总结 本文提出CT-RIO框架，利用钳制非均匀B样条实现高精度、低延迟的多机器人相对定位，通过灵活的节点管理提升计算效率。

Comments 26 pages, 23 figures, submitted to IEEE Transactions on Robotics

DreamWaQ++: Obstacle-Aware Quadrupedal Locomotion With Resilient Multi-Modal Reinforcement Learning

DreamWaQ++: 基于障碍物感知的四足机器人运动控制与鲁棒多模强化学习

I Made Aswin Nahrendra, Byeongho Yu, Minho Oh, Dongkyu Lee, Seunghyun Lee, Hyeonwoo Lee, Hyungtae Lim, Hyun Myung

机构 * Urban Robotics Lab., School of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电子工程系城市机器人实验室） ； KRAFTON（KRAFTON公司） ； URobotics（URobotics公司） ； Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS), MIT（麻省理工学院信息与决策系统实验室） 纠错

AI总结 DreamWaQ++通过鲁棒多模强化学习融合本体和外源感觉，实现四足机器人在复杂环境中的鲁棒运动控制与敏捷性能。

Comments IEEE Transactions on Robotics 2026. Project site is available at https://dreamwaqpp.github.io

DexRepNet++: Learning Dexterous Robotic Manipulation with Geometric and Spatial Hand-Object Representations

DexRepNet++: 通过几何和空间手-物体表示学习灵巧的机器人操作

Qingtao Liu, Zhengnan Sun, Yu Cui, Haoming Li, Gaofeng Li, Lin Shao, Jiming Chen, Qi Ye

机构 * IEEE Publication Technology Group（IEEE出版技术组） 纠错

AI总结 DexRepNet++通过几何和空间手-物体表示提升机器人灵巧操作的泛化能力和效率。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Robotics (T-RO), 2026

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, vol. 42, pp. 799-818, 2026

Low-Latency Event-Based Velocimetry for Quadrotor Control in a Narrow Pipe

窄管道中四旋翼无人机低延迟事件基速度测量控制

Leonard Bauersfeld, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group, University of Zurich（苏黎世大学机器人与感知组） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于实时流场测量的四旋翼无人机闭环控制方法，用于在狭窄管道中实现稳定悬停，通过低延迟事件基烟雾速度测量和强化学习控制器有效对抗气动扰动。

Comments 19 pages

Journal ref in IEEE Transactions on Robotics, vol. 42, pp. 1-19, 2026

Strategy-Supervised Autonomous Laparoscopic Camera Control via Event-Driven Graph Mining

基于事件驱动图挖掘的策略监督自主腹腔镜摄像机控制

Keyu Zhou, Peisen Xu, Yahao Wu, Jiming Chen, Gaofeng Li, Shunlei Li

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本研究提出基于事件驱动图挖掘的策略监督自主腹腔镜摄像机控制方法，通过结合视觉-语言推理与闭环控制，提升手术视野稳定性与可解释性，实验表明其在减少视野偏移和图像抖动方面表现优异。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Robotics (T-RO). 19 pages, 9 figures

RoEL: Robust Event-based 3D Line Reconstruction

RoEL: 基于事件的稳健3D线条重建

Gwangtak Bae, Jaeho Shin, Seunggu Kang, Junho Kim, Ayoung Kim, Young Min Kim

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（电子与计算机工程系，首尔国立大学） ； Dept. of Future Automotive Mobility, Seoul National University（未来汽车移动系，首尔国立大学） ； Dept. of Mechanical Engineering, Seoul National University（机械工程系，首尔国立大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 RoEL通过稳健的3D线条重建方法，提升事件相机在复杂环境中的映射与姿态估计性能。

Comments IEEE Transactions on Robotics (T-RO)

Gradient-Enhanced Partitioned Gaussian Processes for Real-Time Quadrotor Dynamics Modeling

基于梯度增强的分区高斯过程用于实时四旋翼动力学建模

Xinhuan Sang, Adam Rozman, Sheryl Grace, Roberto Tron

机构 * Department of Mechanical Engineering, Boston University（机械工程系，波士顿大学） 纠错

AI总结 本文提出一种结合梯度信息的分区高斯过程，用于高效实时四旋翼动力学建模，显著提升精度并降低计算成本。

Comments 11 pages, 7 figures. Submitted to IEEE Transactions on Robotics (under review)

MORPH Wheel: A Passive Variable-Radius Wheel Embedding Mechanical Behavior Logic for Input-Responsive Transformation

MORPH 轮：一种嵌入机械行为逻辑的被动变量半径轮，用于输入响应转换

JaeHyung Jang, JuYeong Seo, Dae-Young Lee, Jee-Hwan Ryu

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology（土木与环境工程系，韩国科学技术院） ； Department of Aerospace Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology（航空航天工程系，韩国科学技术院） 纠错

AI总结 MORPH轮通过机械编程实现被动变量半径调整，具备双向操作、高扭矩容量和精确传动比控制，适用于不确定环境中的机器人移动系统。

Comments 14 pages, 16 figures. Under review at IEEE Transactions on Robotics

Constraint-Aware Discrete-Time PID Gain Optimization for Robotic Joint Control Under Actuator Saturation

考虑约束的离散时间PID增益优化用于受执行器饱和影响的机器人关节控制

Ojasva Mishra, Xiaolong Wu, Min Xu

机构 * Downingtown STEM Academy（Downingtown STEM学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种考虑约束的离散时间PID增益优化方法，通过混合认证的贝叶斯优化工作流程提升机器人关节控制的鲁棒性。

Comments Pending IEEE Transactions on Robotics Publication

FilMBot: A High-Speed Soft Parallel Robotic Micromanipulator

FilMBot：一种高速柔软并行机器人微操作器

Jiangkun Yu, Houari Bettahar, Hakan Kandemir, Quan Zhou

AI总结 FilMBot是一种基于薄膜的高速柔软并行机器人微操作器，通过电磁驱动实现高精度和高速度，适用于微操作任务。

Comments 13 pages, 16 figures

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, 2026

Self-supervised Physics-Informed Manipulation of Deformable Linear Objects with Non-negligible Dynamics

具有不可忽略动力学的自监督物理引导的变形线性物体操控

Youyuan Long, Gokhan Solak, Sara Zeynalpour, Heng Zhang, Arash Ajoudani

机构 * Human-Robot Interfaces and Interaction Lab, Istituto Italiano di Tecnologia, Genova, Italy（人类-机器人交互实验室，意大利技术研究院，热那亚，意大利） ； Ph.D. program of national interest in Robotics and Intelligent Machines (DRIM) and Universita di Genova, Genoa, Italy（机器人与智能机械国家级博士项目（DRIM）和热那亚大学，热那亚，意大利） 纠错

AI总结 SPiD通过结合物理模型和自监督学习，实现了对变形线性物体的高效动态操控，具备强泛化能力和鲁棒性。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Robotics. Video: https://youtu.be/lgX2J-00TRM

EROAM: Event-based Camera Rotational Odometry and Mapping in Real-time

EROAM：基于事件相机的实时旋转里程计与建图

Wanli Xing, Shijie Lin, Linhan Yang, Zeqing Zhang, Yanjun Du, Maolin Lei, Yipeng Pan, Chen Wang, Jia Pan

机构 * Department of Computer Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机科学系） ； Centre for Transformative Garment Production（转型服装生产中心） ； 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） ； Humanoids and Human Centered Mechatronics Research Line, Istituto Italiano Di Tecnologia (IIT)（人形与以人为核心机电系统研究组，意大利IIT） 纠错

AI总结 EROAM通过球形事件表示和ES-ICP框架，实现基于事件相机的实时高精度旋转里程计与建图，提升空间分辨率和计算效率，适用于高速和长序列场景。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Robotics (T-RO), 2026. Project page: https://wlxing1901.github.io/eroam/

Locomotion Dynamics of an Underactuated Three-Link Robotic Vehicle

欠驱动三连杆机器人车辆的运动动力学

Leonid Raz, Yizhar Or

AI总结 该研究提出改进的动态模型以准确描述欠驱动三连杆机器人车辆的运动，考虑轮子打滑和摩擦力的影响。

Comments Accepted to IEEE Transactions on Robotics, January 2026

SandWorm: Event-based Visuotactile Perception with Active Vibration for Screw-Actuated Robot in Granular Media

SandWorm：基于主动振动的事件式视觉触觉感知在颗粒介质中螺杆驱动机器人中的应用

Shoujie Li, Changqing Guo, Junhao Gong, Chenxin Liang, Wenhua Ding, Wenbo Ding

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程学院） 纠错

AI总结 SandWorm通过主动振动的事件式视觉触觉传感器和仿生螺杆驱动机器人，在颗粒介质中实现高精度触觉感知和复杂地形移动，展示了在管道清淤和地下勘探中的应用效果。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Robotics

Actor-Critic Model Predictive Control: Differentiable Optimization meets Reinforcement Learning for Agile Flight

行为者-评论者模型预测控制：可微优化与强化学习在敏捷飞行中的结合

Angel Romero, Elie Aljalbout, Yunlong Song, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group, University of Zurich（机器人与感知组，苏黎世大学） 纠错

AI总结 本文提出行为者-评论者模型预测控制框架，结合可微优化与强化学习，提升四旋翼无人机在动态不确定环境中的敏捷飞行性能。

Comments 20 pages, 13 figures, evolved paper

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, 2025

Approximately Optimal Global Planning for Contact-Rich SE(2) Manipulation on a Graph of Reachable Sets

近似最优的接触丰富SE(2)操作在可达集图上的全局规划

Simin Liu, Tong Zhao, Bernhard Paus Graesdal, Peter Werner, Jiuguang Wang, John Dolan, Changliu Liu, Tao Pang

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人学院） ； Robotics and AI Institute（机器人与人工智能研究所） ； CSAIL, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出了一种近似最优的接触丰富SE(2)操作全局规划方法，通过构建可达集图实现高效运动规划，显著提升了任务效率和成功率。

Comments 17 pages, 14 figures; under submission to IEEE Transactions on Robotics

EqVIO: An Equivariant Filter for Visual Inertial Odometry

EqVIO：一种用于视觉惯性里程计的等变滤波器

Pieter van Goor, Robert Mahony

机构 * Systems Theory and Robotics Group（系统理论与机器人组） ； Australian Centre for Robotic Vision（澳大利亚机器人视觉中心） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

AI总结 本文提出基于李群对称性的等变滤波器EqVIO，通过改进滤波一致性与降低线性化误差，提升了视觉惯性里程计的精度和效率。

Comments 28 pages, 17 figures, published in IEEE TRO

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, vol. 39, no. 5, pp. 3567-3585, Oct. 2023

Observability-Enhanced Target Motion Estimation via Bearing-Box: Theory and MAV Applications

通过测角-框体实现目标运动估计：理论与微型四旋翼无人机应用

Yin Zhang, Zian Ning, Shiyu Zhao

AI总结 本文提出一种通过测角-框体方法无需假设目标形状和运动的估计器，用于提升微型四旋翼无人机的目标运动估计性能。

Comments This paper is accepted by IEEE Transactions on Robotics (20 pages, 11 figures)

DDBot: Differentiable Physics-based Digging Robot for Unknown Granular Materials

DDBot: 基于可微物理的未知颗粒材料挖掘机器人

Xintong Yang, Minglun Wei, Yu-Kun Lai, Ze Ji

机构 * School of Engineering, Cardiff University（工程学院，卡迪夫大学） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（计算机科学与信息学学院，卡迪夫大学） 纠错

AI总结 DDBot通过可微物理模拟和优化方法，实现对未知颗粒材料的高效挖掘与高精度操作。

Comments Published as a regular paper by the IEEE Transactions on Robotics

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, vol. 42, pp. 152-169, 2026

Anytime Metaheuristic Framework for Global Route Optimization in Expected-Time Mobile Search

面向预期时间移动搜索的全局路线优化任意时间元启发式框架

Jan Mikula, Miroslav Kulich

机构 * Czech Technical University in Prague（捷克技术大学） 纠错

AI总结 本文提出Milaps框架，通过任意时间元启发式方法提升ETS的全局路线优化性能，实现解质量和运行时间的最优平衡。

Comments 20 pages, 42 figures (including subfigures); submitted to IEEE Transactions on Robotics (T-RO) in February 2025

Safe MPC Alignment with Human Directional Feedback

安全MPC对齐与人类方向反馈

Zhixian Xie, Wenlong Zhang, Yi Ren, Zhaoran Wang, George J. Pappas, Wanxin Jin

机构 * Intelligent Robotics and Interactive Systems (IRIS) Lab in the School for Engineering of Matter, Transport and Energy（智能机器人与交互系统实验室（IRIS）） ； Polytechnic School（理工学院） ； School for Engineering of Matter, Transport and Energy（工程物质、运输与能量学院） ； Departments of Industrial Engineering & Management Sciences（工业工程与管理科学系） ； Department of Electrical and Systems Engineering（电气与系统工程系） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于人类方向反馈的可证明安全约束学习方法，通过少量修正即可使机器人有效学习安全约束。

Comments 20 pages, pre-print, submitted to TRO

Design, Characterization, and Validation of a Variable Stiffness Prosthetic Elbow

可变刚度假肢肘关节的设计、表征与验证

Giuseppe Milazzo, Simon Lemerle, Giorgio Grioli, Antonio Bicchi, Manuel G. Catalano

机构 * Soft Robotics for Human Cooperation and Rehabilitation, Istituto Italiano di Tecnologia（人机协作与康复软机器人，意大利技术研究院） 纠错

AI总结 本文提出了一种可变刚度假肢肘关节的设计，通过优化布局和结构减轻重量并提高性能，实现了更自然的交互和任务适应性。

Comments This article has been accepted for publication in IEEE Transactions on Robotics. This is the author's version which has not been fully edited and content may change prior to final publication. Citation information: DOI 10.1109/TRO.2024.3492372

Journal ref Transaction on Robotics, Volume 41, 2024

Scalable Factor Graph-Based Heterogeneous Bayesian DDF for Dynamic Systems

可扩展的基于因子图的异构贝叶斯DDF用于动态系统

Ofer Dagan, Tycho L. Cinquini, Nisar R. Ahmed

AI总结 本文提出了一种基于因子图的异构贝叶斯DDF框架，用于多机器人动态系统，通过局部因子图实现对复杂联合概率分布的分区表示，以提高推理和计算效率。

Comments 15 pages, 13 figures, submitted for review at IEEE Transactions on Robotics (T-RO)