ICRA - arXivDaily 期刊&会议

2608.05313 2026-08-07 cs.RO cs.AI cs.HC cs.LG 新提交

Failing Gracefully: Mitigating Impact of Inevitable Robot Failures

优雅降级：缓解机器人不可避免故障的影响

Duc M. Nguyen, Saad A. Ghani, Andrew Marshall, Allison Andreyev, Gregory J. Stein, Xuesu Xiao

机构 * George Mason University（乔治梅森大学）； RobotiXX Lab（RobotiXX实验室）

AI总结针对家庭服务机器人不可避免的故障，本文提出一种评估故障影响概率与严重程度的安全公式，结合FailBench模拟框架，为开发更安全的机器人运动规划及学习策略提供基础。

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

2607.28443 2026-08-07 cs.RO 版本更新

单未来，每机器人：采用去中心化JEPA的标签高效集体状态预测

Alan-Barsag Gazzaev, Alexey Gavrilov, Sergey Muravyov

机构 * ITMO University（ITMO大学）

AI总结该研究提出CS-JEPA架构，解决群体机器人去中心化共享状态预测问题，在多类场景下提升预测误差、一致性及相关指标，为去中心化群体预测提供标签高效基元。

Comments Submitted to IEEE ICRA 2027

2606.18519 2026-08-07 cs.RO cs.AI 版本更新

如您所愿：利用LLM在精准农业中进行形式化验证的任务规划

Marcos Abel Zuzuárregui, Stefano Carpin

机构 * University of California, Merced（加州大学默塞德分校）

AI总结针对自然语言歧义性，提出基于线性时序逻辑（LTL）反馈循环的LLM任务规划系统，通过双LLM分工实现规范生成与验证，提升精准农业任务规划的可靠性。

Journal ref Published in Proceedings of 2026 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)