ICRA

Modeling 3D Pedestrian-Vehicle Interactions for Vehicle-Conditioned Pose Forecasting

为车辆条件化姿态预测建模的行人-车辆交互

Guangxun Zhu, Xuan Liu, Nicolas Pugeault, Chongfeng Wei, Edmond S. L. Ho

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow（计算科学学院，格拉斯哥大学） ； James Watt School of Engineering, University of Glasgow（詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于3D车辆条件化的行人姿态预测方法，通过融合车辆信息提升自动驾驶中行人-车辆交互的预测精度。

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

GaussianCaR: Gaussian Splatting for Efficient Camera-Radar Fusion

GaussianCaR: 基于高斯点云的高效相机-雷达融合

Santiago Montiel-Marín, Miguel Antunes-García, Fabio Sánchez-García, Angel Llamazares, Holger Caesar, Luis M. Bergasa

机构 * Department of Electronics. University of Alcalá, Spain.（电子系，阿尔卡拉大学，西班牙） ； Department of Cognitive Robotics. Delft University of Technology, The Netherlands.（认知机器人系，代尔夫特理工大学，荷兰） 纠错

AI总结 GaussianCaR通过高斯点云实现高效相机-雷达融合，提升自动驾驶中动态物体和地图元素的感知精度与效率。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted to IEEE ICRA 2026

Informative Object-centric Next Best View for Object-aware 3D Gaussian Splatting in Cluttered Scenes

信息丰富的基于对象的下一步最佳视角用于对象感知的3D高斯散射在杂乱场景中

Seunghoon Jeong, Eunho Lee, Jeongyun Kim, Ayoung Kim

机构 * Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, SNU（人工智能交叉学科项目，SNU） ； Dept. of Mechanical Engineering, SNU（机械工程系，SNU） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于对象的下一步最佳视角策略，通过利用对象特征提升3D高斯散射在杂乱场景中的重建鲁棒性，实验表明深度误差显著降低。

Comments 9 pages, 8 figures, 4 tables, accepted to ICRA 2026

Learning-based Initialization of Trajectory Optimization for Path-following Problems of Redundant Manipulators

基于学习的轨迹优化初始化方法用于冗余机械臂路径跟随问题

Minsung Yoon, Mincheul Kang, Daehyung Park, Sung-Eui Yoon

机构 * School of Computing, Korea Advanced Institute of Science and Technology（计算机学院，韩国科学技术院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于学习的初始轨迹生成方法，通过示例引导强化学习快速生成高质量初始轨迹，提升冗余机械臂轨迹优化的性能。

Comments Accepted at ICRA 2023. Project page: https://sgvr.kaist.ac.kr/~msyoon/papers/ICRA23_RLITG/

Journal ref In Proceedings of the 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 9686-9692, 2023

Enhancing Navigation Efficiency of Quadruped Robots via Leveraging Personal Transportation Platforms

通过利用个人运输平台提升四足机器人导航效率

Minsung Yoon, Sung-Eui Yoon

机构 * School of Computing at the Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院计算机学院） 纠错

AI总结 本文提出基于强化学习的主动运输者骑行方法，通过利用个人运输工具提升四足机器人导航效率与能耗表现。

Comments Accepted at ICRA 2025. Project page: https://sgvr.kaist.ac.kr/~msyoon/papers/ICRA25/

Journal ref In Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 11184-11190, 2025

CoBEVMoE: Heterogeneity-aware Feature Fusion with Dynamic Mixture-of-Experts for Collaborative Perception

CoBEVMoE：基于动态专家混合的异质性感知特征融合

Lingzhao Kong, Jiacheng Lin, Siyu Li, Kai Luo, Zhiyong Li, Kailun Yang

机构 * School of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（计算机科学与电子工程学院，湖南大学） ； School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（人工智能与机器人学院，湖南大学） ； 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） 纠错

AI总结 CoBEVMoE通过动态混合专家架构实现多智能体协作感知中的异质性特征融合，提升感知精度与性能。

Comments Accepted to ICRA 2026. The source code will be made publicly available at https://github.com/godk0509/CoBEVMoE

Feasibility-Guided Planning over Multi-Specialized Locomotion Policies

多专业运动策略的可行性引导规划

Ying-Sheng Luo, Lu-Ching Wang, Hanjaya Mandala, Yu-Lun Chou, Guilherme Christmann, Yu-Chung Chen, Yung-Shun Chan, Chun-Yi Lee, Wei-Chao Chen

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； Inventec Corporation（Inventec公司） 纠错

AI总结 本文提出一种可行性引导的规划框架，整合多个地形特定策略，通过Feasibility-Net预测可行性张量，实现高效可靠的路径规划。

Comments ICRA 2026

Gust Estimation and Rejection with a Disturbance Observer for Proprioceptive Underwater Soft Morphing Wings

基于本体感觉观测器的水下柔性变形翼气流估计与扰动抑制

Tobias Cook, Leo Micklem, Huazhi Dong, Yunjie Yang, Michael Mistry, Francesco Giorgio-Serchi

机构 * Institute of Integrated Micro and Nano Systems, School of Engineering, The University of Edinburgh（集成微纳系统研究所，工程学院，爱丁堡大学） ； School of Informatics, The University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学） 纠错

AI总结 本研究提出了一种基于本体感觉观测器的柔性变形翼，通过本体感觉传感和扰动观测器实现水下环境扰动的估计与抑制，提高软水下车辆的稳定性和操控性。

Comments 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA)

An Adaptive Inspection Planning Approach Towards Routine Monitoring in Uncertain Environments

一种面向不确定环境常规监测的自适应检查规划方法

Vignesh Kottayam Viswanathan, Yifan Bai, Scott Fredriksson, Sumeet Satpute, Christoforos Kanellakis, George Nikolakopoulos

机构 * Robotics and AI, Luleå University of Technology（机器人与人工智能，卢勒奥技术大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种分层框架，用于在不确定环境中通过自适应检查规划实现常规监测。

Comments Accepted to ICRA 2026

Vision-Centric 4D Occupancy Forecasting and Planning via Implicit Residual World Models

基于隐式残差世界模型的视觉导向4D占用预测与规划

Jianbiao Mei, Yu Yang, Xuemeng Yang, Licheng Wen, Jiajun Lv, Botian Shi, Yong Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出IR-WM，通过隐式残差世界模型提升自动驾驶中的4D占用预测与轨迹规划精度。

Comments ICRA 2026