ICRA

Ultra-Low-Impedance Robotic Gripper for High-Bandwidth and Transparent Physical Interaction

用于高带宽透明物理交互的超低阻抗机器人夹爪

Joon Lee, Ari Choi, Seokhwan Jeong

机构 * Sogang University（西江大学） 纠错

AI总结 该研究提出新型9自由度三指差动直接驱动夹爪，结合低减速比差动传动，实现低阻抗、高带宽透明物理交互，解决力矩与硬件复杂度的权衡，为无传感器力估计提供基础。

Comments ICRA 2027 (Late Breaking Rsult Poster)

Multi-modal Interactive Control of Robotic Arm based on Offline Large Language Models

基于离线大语言模型的机械臂多模态交互控制

Hanxiao Chen

机构 * University of Tokyo（东京大学） 纠错

AI总结 该研究提出“Socratic Models-ChatGLM”算法，基于离线开源大语言模型与PyBullet平台实现机械臂多模态交互控制，可降低成本并解决复杂多步骤机械操作任务。

Comments This research work has been accepted for poster presentation at ICRA 2026 MEI (Multimodal Embodied Interaction in Robots) Workshop. (Here is the workshop-version short paper.)

Journal ref https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11371765; 2025

AquaJEPA: An Action-Conditioned Multimodal JEPA Family for Underwater Robot Dynamics

AquaJEPA：面向水下机器人动力学的动作条件多模态预测表示

Alan-Barsag Gazzaev, Alexey Gavrilov, Sergey Muravyov

机构 * ITMO University（ITMO大学） 纠错

AI总结 该研究提出动作条件多模态预测模型AquaJEPA，在Stonefish环境中对比多种基线，经120个带计划DVL损失的配对环境实验，其闭环性能最优，配对最终误差显著优于多数基线。

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