ICRA

One Future, Every Robot: Label-Efficient Collective-State Prediction with Decentralized JEPA

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） 纠错

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

As You Wish: Mission Planning with Formal Verification using LLMs in Precision Agriculture

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） 纠错

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)