Relationship-Aware Hierarchical 3D Scene Graph for Task Reasoning
关系感知的层次3D场景图用于任务推理
AI总结 本文提出了一种关系感知的层次3D场景图，结合视觉语言模型和大型语言模型，用于任务推理和环境交互。
Comments ICRA 2026, 8 pages
期刊&会议
ICRA
International Conference on Robotics and Automation · 会议 · Robotics
Mapping-Guided Task Discovery and Allocation for Robotic Inspection of Underwater Structures
基于映射的机器人水下结构检测任务发现与分配
机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Washington（机械工程系，华盛顿大学） ； Department of Industrial & Systems Engineering and Department of Mechanical Engineering, University of Washington（工业与系统工程系和机械工程系，华盛顿大学）
AI总结 本文提出了一种基于SLAM数据的水下机器人检测任务发现与分配方法，通过优化关键点分数和距离修剪，实现对未知几何结构的适应性覆盖。
Comments This paper will appear in the proceedings of the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
Reformulating AI-based Multi-Object Relative State Estimation for Aleatoric Uncertainty-based Outlier Rejection of Partial Measurements
重新表述基于AI的多目标相对状态估计以用于基于概率不确定性的部分测量异常值剔除
机构 * Control of Networked Systems Group, University of Klagenfurt（克雷根弗特大学网络化系统控制组）
AI总结 本文提出通过重新表述测量方程，利用DNN预测的概率不确定性来提高基于AI的多目标相对状态估计中部分测量异常值剔除的性能。
Comments Accepted for publication at ICRA 2026, Vienna, Austria
ForSim: Stepwise Forward Simulation for Traffic Policy Fine-Tuning
ForSim：基于逐步前向模拟的交通策略微调
机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（车辆与移动系统学院，清华大学）
AI总结 ForSim通过逐步闭环前向模拟范式提升交通模拟的保真度，结合组相对优化微调交通策略，提高安全性与效率。
Comments Accepted by ICRA 2026
Uncertainty-Aware Non-Prehensile Manipulation with Mobile Manipulators under Object-Induced Occlusion
具有物体遮挡的移动机械臂非抓取操作的不确定性意识
机构 * Robotics Program at the Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院机器人项目）
AI总结 CURA-PPO 通过建模不确定性解决移动机械臂在物体遮挡下的非抓取操作问题，提高操作成功率。
Comments 8 pages, 7 figures, Accepted to ICRA 2026, Webpage: https://jiw0o.github.io/cura-ppo/
DenVisCoM: Dense Vision Correspondence Mamba for Efficient and Real-time Optical Flow and Stereo Estimation
密集视觉对应Mamba：用于高效实时光流和立体估计的混合架构
机构 * Machine Intelligence Group, Birla Institute of Technology and Science, Pilani, Hyderabad Campus, India（机智人工智能组，比拉理工学院，比拉理工学院，海得拉巴校区，印度） ； Université Côte d’Azur, Inria, France（蔚蓝大学，法国国家信息与自动化研究所）
AI总结 DenVisCoM通过结合Mamba和Transformer模块，实现高效实时的光流和立体视觉估计。
Comments IEEE International Conference on Robotics and Automation 2026
OASIS-DC: Generalizable Depth Completion via Output-level Alignment of Sparse-Integrated Monocular Pseudo Depth
OASIS-DC: 通过稀疏集成单目伪深度的输出级对齐实现通用深度补全
机构 * Vehicle Intelligence Perception Lab (VIPLAB), Gachon University, Seongnam-si, Republic of Korea（高银大学）
AI总结 OASIS-DC通过输出级对齐稀疏集成单目伪深度，实现无需大量标注样本的通用深度补全。
Comments Accepted to ICRA 2026
Reinforcement Learning for Active Perception in Autonomous Navigation
自主导航中的主动感知强化学习
机构 * Department of Engineering Cybernetics, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（工程 cybernetics 系，挪威科学技术大学）
AI总结 本文提出一种端到端强化学习框架，使无人机在复杂环境中通过主动控制相机实现安全导航与探索。
Comments Accepted to the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026
Physics-informed Diffusion Mamba Transformer for Real-world Driving
物理引导的扩散Mamba变换器用于现实驾驶
机构 * Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology(Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）机器人与自主系统方向） ； MoSense Technologies
AI总结 本文提出了一种结合Mamba和注意力机制的扩散模型，通过整合物理约束提升自动驾驶轨迹预测的准确性和可解释性。
Journal ref International Conference on Robotics & Automation (ICRA) 2026
