ICRA

A Passive Elastic-Folding Mechanism for Stackable Airdrop Sensors

一种用于叠放式气流传感器的被动弹性折叠机制

Damyon Kim, Yuichi Honjo, Tatsuya Iizuka, Naomi Okubo, Naoto Endo, Hiroshi Matsubara, Yoshihiro Kawahara, Naoto Morita, Takuya Sasatani

机构 * Graduate School of Engineering, The University of Tokyo（东京大学工学系研究生院） ； NTT Space Environment and Energy Laboratories（NTT空间环境与能源实验室） 纠错

AI总结 本文提出一种被动弹性折叠铰链机制，将传感器从扁平可叠形式转换为三维结构，通过单步烘烤工艺实现规模化生产，实验验证了其在环境监测中的可靠性和广域传感潜力。

Comments 8 pages, 8 figures, The 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)

Accelerated Multi-Modal Motion Planning Using Context-Conditioned Diffusion Models

利用上下文条件扩散模型加速多模态运动规划

Edward Sandra, Lander Vanroye, Dries Dirckx, Ruben Cartuyvels, Jan Swevers, Wilm Decré

机构 * Department of Mechanical Engineering, KU Leuven（卢森堡鲁文大学机械工程系） ； Department of Computer Science, KU Leuven（卢森堡鲁文大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出CAMPD模型，通过上下文感知的扩散模型实现高效的多模态运动规划，适用于多样场景且无需重新训练，展示出在未见环境中生成高质量轨迹的能力。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026)

UDON: Uncertainty-weighted Distributed Optimization for Multi-Robot Neural Implicit Mapping under Extreme Communication Constraints

UDON：在极端通信限制下基于不确定性加权的多机器人神经隐式映射分布式优化

Hongrui Zhao, Xunlan Zhou, Boris Ivanovic, Negar Mehr

机构 * Department of Aerospace Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校航空航天工程系） ； School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； 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 UDON提出一种实时多智能体神经隐式映射框架，通过引入不确定性加权分布式优化，在极端通信退化条件下实现高质量映射，实验表明其在低至1%通信成功率下仍能保持高保真重建。

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

Rapid Adaptation of Particle Dynamics for Generalized Deformable Object Mobile Manipulation

粒子动力学快速适应用于广义变形物体移动操作

Bohan Wu, Roberto Martín-Martín, Li Fei-Fei

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文提出RAPiD方法，通过学习视觉-运动策略和动态嵌入推理，实现变形物体移动操作的高成功率。

Comments 8 pages, ICRA 2026

AdaptPNP: Integrating Prehensile and Non-Prehensile Skills for Adaptive Robotic Manipulation

AdaptPNP: 集成抓取与非抓取技能以实现适应性机器人操控

Jinxuan Zhu, Chenrui Tie, Xinyi Cao, Yuran Wang, Jingxiang Guo, Zixuan Chen, Haonan Chen, Junting Chen, Yangyu Xiao, Ruihai Wu, Lin Shao

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； RoboScience（机器人科学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出AdaptPNP框架，通过视觉-语言模型整合抓取与非抓取技能，实现复杂机器人操控任务的规划与执行。

Journal ref ICRA 2026