ICRA - arXivDaily 期刊&会议

2606.09236 2026-06-09 cs.RO cs.AI 新提交

Self-Paced Curriculum Reinforcement Learning for Autonomous Superbike Racing in Simulation

用于模拟自主超级摩托车赛车的自定进度课程强化学习

Luca Ghisi, Jacopo Essenziale, Carlo D'Eramo, Matteo Luperto

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学）

AI总结提出自定进度课程深度强化学习框架，结合软演员-评论家算法，动态生成渐进任务，在物理精确模拟器中训练自主摩托车赛车，优于标准SAC。

Comments Presented at the "1st Workshop on Generalization in Autonomous Driving: Paradigms, Practice, and Public Road Demonstrations" at ICRA 2026, Vienna. Oral+poster presentation

2606.09134 2026-06-09 cs.RO cs.AI cs.CL cs.CV cs.GR 新提交

From USD Scenes to Knowledge Graphs: Zero-Shot Ontology Grounding with LLMs

从USD场景到知识图谱：基于LLM的零样本本体接地

Jiangtao Shuai, Zongxiong Chen, Manfred Hauswirth, Sonja Schimmler

机构 * Technical University of Berlin（柏林工业大学）； Fraunhofer FOKUS（弗劳恩霍夫开放通信系统研究所）

AI总结研究利用大语言模型（LLM）零样本地将3D场景对象自动映射到本体类别，无需训练，在厨房场景中达到90-96%准确率，并揭示语义线索是关键。

Comments Accepted to the IEEE ICRA 2026 International Joint Workshop on Ontologies, Semantic Maps and Autonomous Robotics Standardization (J-WOSMARS 2026), Vienna, 2026

2606.08680 2026-06-09 cs.CV cs.RO 新提交

Distortion-Aware PETR for BEV Object Detection with Mixed Pinhole-Fisheye Cameras

畸变感知的PETR用于混合针孔-鱼眼相机的BEV目标检测

Xiangzhong Liu

机构 * fortiss GmbH（fortiss有限公司）

AI总结针对鱼眼相机径向畸变破坏BEV检测器均匀采样假设的问题，提出DAPETR，通过畸变感知位置编码和双向特征-几何协同调制模块，在KITTI-360基准上优于基线方法，并揭示了学习适应与显式几何重参数化之间的冲突。

Comments 8 pages, 5 figures, accepted at ICRA 2026

2606.07813 2026-06-09 cs.RO cs.CV 新提交

MinNav: Minimalist Navigation Using Optical Flow For Active Tiny Aerial Robots

MinNav：基于光流的极简导航用于主动微型飞行机器人

Aniket Patil, Mandeep Singh, Uday Girish Maradana, Nitin J. Sanket

机构 * Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院）； Perception and Autonomous Robotics (PeAR) Group, Robotics Engineering Department, Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院机器人工程系感知与自主机器人（PeAR）实验室）

AI总结提出MinNav导航栈，利用光流及其不确定性，使微型飞行机器人在无先验知识下穿越静态/动态障碍和未知形状间隙，通过主动探索提高成功率，实验成功率70%，计算量远小于深度方法。

Comments Accepted for publication at ICRA 2026. Link to Project page https://pear.wpi.edu/research/minnav.html

2509.16136 2026-06-09 cs.RO 版本更新

Reward Evolution with Graph-of-Thoughts: A Bi-Level Language Model Framework for Reinforcement Learning

基于思维图的奖励进化：一种用于强化学习的双层语言模型框架

Changwei Yao, Xinzi Liu, Chen Li, Marios Savvides

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）； University of Tokyo（东京大学）

AI总结本文提出RE-GoT框架，结合LLM与VLM的图思维推理，通过任务分解和视觉反馈迭代优化奖励函数，实验表明在RoboGen和ManiSkill2任务中均优于现有方法。

Journal ref IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)

2510.01661 2026-06-09 cs.RO 版本更新

Symskill: Symbol and Skill Co-Invention for Data-Efficient and Reactive Long-Horizon Manipulation

Symskill：符号与技能共发明用于数据高效且反应性强的长周期操作

Yifei Simon Shao, Yuchen Zheng, Sunan Sun, Pratik Chaudhari, Vijay Kumar, Nadia Figueroa

机构 * GRASP Laboratory, University of Pennsylvania（GRASP实验室，宾夕法尼亚大学）

AI总结 Symskill通过联合学习谓词、运算符和技能，实现了数据高效且反应性强的长周期操作，结合了组合泛化与实时恢复能力。

Comments ICRA 2026 Best Conference Paper Award; ICRA 2026 Best Paper Award on Planning and Control; CoRL 2025 Best Paper Award on Learning Effective Abstractions for Planning (LEAP) Workshop (https://symskill.github.io/)

2512.12320 2026-06-09 cs.RO 版本更新

Programmable Deformation Design of Porous Soft Actuator through Volumetric-Pattern-Induced Anisotropy

通过体积图案诱导各向异性的多孔软体执行器可编程变形设计

Canqi Meng, Weibang Bai

机构 * ShanghaiTech Automation and Robotics (STAR) Center, School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学自动化与机器人（STAR）中心，信息科学与技术学院，上海科技大学）

AI总结提出一种在多孔泡沫中切割图案实现软体执行器可编程变形的方法，通过有限元分析研究机制，实验展示弯曲、倾斜、扭转等变形，并应用于仿生软体手。

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