ICRA

Omnidirectional Solid-State mmWave Radar Perception for UAV Power Line Collision Avoidance

全向固态毫米波雷达感知用于无人机架空线路避撞

Nicolaj Haarhøj Malle, Emad Ebeid

机构 * Drone Infrastructure Inspection and Interaction Group, Section for Digital and High-Frequency Electronics, Department of Mechanical and Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Southern Denmark（丹麦南部大学工程学院机械与电气工程系数字与高频电子学部无人机基础设施检查与交互小组） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于固态毫米波雷达的全向感知系统，用于无人机架空线路的可靠检测与避撞，实验显示其在10米范围内可检测1.2毫米直径的电线并实现高速避撞。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Video at https://www.youtube.com/watch?v=rJW3eEC-5Ao (youtube)

Adaptive Linear Path Model-Based Diffusion

基于自适应线性路径模型的扩散

Yutaka Shimizu, Masayoshi Tomizuka

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校机械工程系） 纠错

AI总结 本文提出LP-MBD和ALP-MBD，通过线性概率路径和强化学习提升扩散模型在机器人控制中的适应性和鲁棒性。

Comments ICRA 2026

StepNav: Structured Trajectory Priors for Efficient and Multimodal Visual Navigation

StepNav: 为高效且多模态视觉导航引入结构化轨迹先验

Xubo Luo, Aodi Wu, Haodong Han, Xue Wan, Wei Zhang, Leizheng Shu, Ruisuo Wang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Technology and Engineering Center for Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间利用技术与工程中心） 纠错

AI总结 StepNav通过结构化多模态轨迹先验提升视觉导航的鲁棒性、效率和安全性。

Comments 8 pages, 7 figures; Accepted by ICRA 2026

LP-MPPI: Low-Pass Filtering for Efficient Model Predictive Path Integral Control

LP-MPPI：低通滤波用于高效模型预测路径积分控制

Piotr Kicki

机构 * Institute of Robotics and Machine Intelligence, Poznan University of Technology, Poznan, Poland（机器人与机器智能研究所，波兹南技术大学，波兰波兹南） ； IDEAS Research Institute, Warsaw, Poland（IDEAS研究所，波兰华沙） 纠错

AI总结 LP-MPPI通过低通滤波提高模型预测路径积分控制的效率，减少高频噪声，提升控制平滑度和性能表现。

Comments Accepted at International Conference on Robotics and Automation 2026 (ICRA 2026)