期刊&会议
International Conference on Robotics and Automation · 会议 · Robotics
多层仿真到现实框架用于眼动驱动的辅助颈部外骨骼
机构 * Kahlert School of Computing, University of Utah（犹他大学计算机学院） ； Dept. of Mechanical Engineering, University of Utah（犹他大学机械工程系） ； Robotics Center, University of Utah（犹他大学机器人中心）
AI总结 本文提出了一种多层仿真到现实框架，用于开发基于眼动的辅助颈部外骨骼，通过VR收集数据训练模型，识别出两种有效的眼动驱动模型，强调了个性化在辅助控制中的重要性。
Comments IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA), 2026. Equal Contribution from the first two authors
利用补充静止轨道卫星数据和分层规划实现卫星观测的动态瞄准
机构 * Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA（喷气推进实验室，加州理工学院，帕萨迪纳，CA） ； Harvard University, Cambridge, MA（哈佛大学，剑桥，MA） ； Department of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA（计算机科学系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA）
AI总结 本文提出了一种利用静止轨道卫星数据和分层规划方法，提升动态瞄准任务中观测规划效率的解决方案，实验表明其在特定场景下性能提升达41%。
Comments Appears in the proceedings of the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation
EB-MBD：基于新兴障碍函数的模型驱动扩散用于在高度受限环境中安全轨迹优化
机构 * Australian Robotic Inspection and Asset Management (ARIAM) Hub（澳大利亚机器人检测与资产管理系统（ARIAM）中心） ； Australian Centre for Robotics（澳大利亚机器人中心） ； School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering, University of Sydney（悉尼大学航空航天、机械与机电工程学院）
AI总结 EB-MBD通过引入新兴障碍函数改进模型驱动扩散，以在高度受限环境中实现更安全的轨迹优化，减少计算时间并提高解决方案质量。
Comments Accepted to ICRA 2026. Code available at https://github.com/acfr/emerging_barrier_mbd
RetoVLA: 通过重用寄存器令牌在视觉-语言-动作模型中实现空间推理
机构 * School of Computing, Gachon University（高丽大学计算机学院）
AI总结 RetoVLA通过重用注册令牌提升视觉-语言-动作模型的空间推理能力，实验显示在7自由度机械臂任务中平均成功率提升17.1%。
Journal ref 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
混合扩散策略与投影几何代数用于高效机器人操作学习
机构 * Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学） ； Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（计算机与信息科学系，宾夕法尼亚大学） ； Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania（电气与系统工程系，宾夕法尼亚大学）
AI总结 本文提出hPGA-DP混合扩散策略，利用投影几何代数提升机器人操作学习的效率和性能
Comments Accepted to ICRA 2026
扩散稳定策略用于自动化手术机器人操作
机构 * UM-SJTU Joint Intuitute（UM-SJTU联合学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Department of Automation（自动化系）
AI总结 本文提出了一种基于扩散的策略学习框架，用于提升手术机器人在不完美或失败轨迹下的操作稳定性与鲁棒性。
Comments ICRA 2026
欠驱动多模态跳跃机器人用于外星探索
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 该研究提出了一种欠驱动单足机器人，通过两个控制器实现滚动、跳跃和着陆，适用于低重力环境下的多模态探索。
Comments 8 pages, 14 figures, Accepted for ICRA 2026
CFEAR-Teach-and-Repeat：快速且准确的仅雷达定位
机构 * Chair of Perception for Intelligent Systems, Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence, Technical University of Munich（感知智能系统教授团，慕尼黑机器人与机器智能研究所，慕尼黑技术大学） ； Robot Navigation and Perception Lab of the AASS Research Center, Örebro University（AASS研究中心机器人导航与感知实验室，奥雷布罗大学） ； Bosch Rexroth, Germany（德国博世· Rexroth公司）
AI总结 CFEAR-TR利用单个雷达实现快速且准确的仅雷达定位，精度达0.117米和0.096度，比先前方法提升63%，在恶劣天气下表现优异。
Comments This paper has been accepted for publication in the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2026
基于超几何流形的分类感知动态运动生成
机构 * TNG Technology Consulting GmbH, Munich, Germany（德国慕尼黑TNG技术咨询公司） ； Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany（德国卡尔斯鲁厄理工学院） ； KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden（瑞典斯德哥尔摩皇家理工学院） ； Italian Institute of Artificial Intelligence (AI4I), Turin, Italy（意大利人工智能研究所（AI4I））
AI总结 本文提出GPHDM方法，通过在双曲流形上扩展GPDM并结合分类感知归纳偏置，生成既符合层次结构又物理一致的类人运动。
Comments Accepted for publication in IEEE Conference on Robotics and Automation (ICRA), 8 pages, 6 figures, 1 table
四足与人形机器人整体模型预测控制的MuJoCo实现
机构 * Department Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology（航空宇航与工程力学系，麻省理工学院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University（电气与计算机工程系，卡内基梅隆大学） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（机器人研究所，卡内基梅隆大学）
AI总结 基于MuJoCo的iLQR算法实现了四足和人形机器人实时整体MPC，展示了仿真到现实的高效泛化能力。
Comments to appear at ICRA 2026
CAPS：基于上下文的优先级采样以增强自动驾驶中的模仿学习
机构 * Noah’s Ark Lab, Huawei Technologies Canada（华为加拿大技术有限公司诺亚实验室）
AI总结 CAPS通过上下文感知优先级采样提升自动驾驶模仿学习的数据效率，通过聚类重新平衡数据集以提高模型泛化能力。
Comments Accepted at IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026)
GazeMoE：基于专家混合的注视目标感知
AI总结 GazeMoE通过MoE模块结合多模态线索，实现对注视目标的高精度识别，优于现有方法。
Comments 8 pages, 3 figures, ICRA 2026
利用能量最小化进行张力结构操作臂的本体感觉形状估计
机构 * Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology（九州工业大学生命科学与系统工程研究生院）
AI总结 本文提出利用能量最小化方法，通过杆件倾斜角度信息实现张力结构操作臂的形状估计，实验表明其在静态和动态条件下均具有较高的精度和稳定性。
Comments 8 pages, 10 figures, IEEE ICRA 2026
闭环式带集成触觉感知与触觉反馈的CPR训练手套
AI总结 本文提出了一种闭环CPR训练手套，通过集成触觉感知和触觉反馈，提升自主练习中的CPR质量与准确性。
Comments 8pages, 10 figures, This paper is accepted in ICRA 2026
多机器人轨迹规划通过约束贝叶斯优化与局部成本图学习及基于STL的冲突解决
机构 * Department of Computer Science, University of New Orleans（计算机科学系，新奥尔良大学） ； Knight Foundation School of Computing and Information Sciences, Florida International University（骑士基金会计算与信息科学学院，佛罗里达国际大学） ； Providence College, Department of Mathematics & Computer Science（普罗维登斯学院，数学与计算机科学系）
AI总结 本文提出一种结合约束贝叶斯优化与STL冲突解决的多机器人轨迹规划方法，提升轨迹效率和安全性。
Comments Accepted to ICRA 2026
TEGA: 一种通过传感器融合和闭环触觉反馈的触觉增强抓取助手用于辅助机器人
机构 * Department of Civil and Coastal Engineering, University of Florida（土木与海岸工程系，佛罗里达大学） ； Nvidia（英伟达）
AI总结 TEGA通过融合EMG意图到力推断与触觉传感，提供闭环触觉反馈，提升残疾用户抓取稳定性与任务成功率。
Comments Accepted to include in ICRA 2026
学习微型气球机器人倒置姿态的鲁棒控制策略
机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科学与技术大学）
AI总结 本文提出了一种新型框架，通过仿真与现实映射层，实现微型气球机器人倒置姿态的鲁棒控制策略学习。
Comments Accepted in ICRA 2026
安全模型预测扩散与防护
机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Toyota Motor North America, Research & Development（丰田北美公司，研发部门）
AI总结 Safe MPD是一种无需训练的扩散规划器，通过结合基于模型的扩散框架和安全防护，生成安全且动力学可行的轨迹，显著提升规划效率和安全性。
Comments 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Project page: https://www.taekyung.me/safe-mpd
ExpReS-VLA: 通过经验回放和检索专门化视觉-语言-动作模型
机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所）
AI总结 ExpReS-VLA通过经验回放和检索增强，提升VLA模型在特定任务中的适应能力与性能。
Comments 8 pages, 4 figures, 3 tables, accepted to International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026
实时学习预测性动态障碍物模型用于机器人运动规划
机构 * Division of Engineering and Applied Science, California Institute of Technology（工程与应用科学分校，加州理工学院） ； Applied Intuition（应用直觉）
AI总结 本文提出一种实时学习动态障碍物预测模型的方法，通过改进的Hankel-DMD实现去噪和多步预测，适用于机器人运动规划。
Comments 10 pages, 6 figures, submitted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025
Push Anything: 从首次视觉感知实现单对象和多对象推移的接触隐式MPC
机构 * General Robotics, Automation, Sensing, and Perception (GRASP) Laboratory（通用机器人、自动化、感知与感知实验室）
AI总结 本研究提出C3+算法，通过接触隐式MPC实现从首次视觉感知到多对象推移的高效操控，实现98%的成功率。
Comments Presented at ICRA 2026; 8 pages, 8 figures. Hien Bui, Yufeiyang Gao, and Haoran Yang contributed equally to this work
Phys2Real: 融合视觉语言模型先验与交互在线适应以实现不确定性感知的仿真到现实操控
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 Phys2Real通过融合视觉语言模型先验与交互适应，提升仿真到现实操控的不确定性感知与任务成功率。
Comments Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026
语言引导提升非塔台空域飞机目标预测的准确性
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； School of Aerospace Engineering（航空航天工程学院） ； School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； School of Mechanical Engineering（机械工程学院）
AI总结 本文提出利用语言信息提升非塔台空域飞机目标预测准确性的多模态框架，通过整合自然语言理解和空间推理，有效提高自主决策能力。
Comments The last two authors advised equally. Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation. 8 pages, 6 figures
具有学习能量感知指导的鲁棒工具选择与操作规划
机构 * division of Robotics, Perception and Learning, KTH Royal Institute of Technology（机器人、感知与学习系，皇家理工学院） ； Idiap Research Institute（Idiap研究机构） ； EPFL（瑞士联邦理工学院）
AI总结 本文提出了一种基于学习能量感知指导的鲁棒工具选择与操作规划方法，通过分层优化流程提升工具使用在外部干扰下的鲁棒性。
Comments IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2026
生成预测控制：用于动态和难以示范任务的流匹配策略
AI总结 本文提出生成预测控制方法，用于解决动态且难以示范任务中的快速动态问题，通过流匹配策略实现高效反馈和高频率控制。
Comments ICRA 2026
UltraDexGrasp: 为双臂机器人学习通用灵巧抓取
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 UltraDexGrasp通过合成数据训练出高效抓取策略，实现双臂机器人在多种物体上的高成功率抓取。
Comments Published at International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026
基于冲突的搜索作为协议：一种多智能体运动规划协议用于异构智能体、求解器和独立任务
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Tongji University（同济大学） ； UC Berkeley（伯克利大学）
AI总结 本文提出了一种基于冲突的搜索协议，用于异构智能体的多智能体运动规划，利用多种单智能体规划算法实现无碰撞路径规划。
Comments Published at ICRA 2026, Project webpage: https://rishi-v.github.io/CBS-Protocol/
GaussTwin: 基于高斯点播的统一仿真与校正用于机器人数字孪生
机构 * Intelligent Autonomous Systems Lab, Technical University of Darmstadt（德累斯顿技术大学智能自主系统实验室） ； German Research Center for AI (DFKI), SAIROL（德国人工智能研究中心（DFKI）SAIROL） ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所） ； NAVER LABS Europe（NAVER LABS欧洲）
AI总结 GaussTwin通过结合物理仿真与高斯点播技术，实现了稳定且真实的数字孪生，提升了机器人操作的跟踪精度和鲁棒性，并支持闭环交互与学习。
Comments 8 pages, 4 figures, 3 tables, ICRA 2026
超越补丁：通过视角一致的3D对抗性物体探索视觉运动策略的漏洞
AI总结 本文提出了一种视角一致的3D对抗性纹理优化方法，通过可微渲染和显著性引导扰动，提升视觉运动策略在动态视角下的鲁棒性。
Comments 8 pages, 10 figures, Accepted to ICRA 2026. Project page: https://chan-mi-lee.github.io/3DAdvObj/
SURE: 半密集不确定性细化特征匹配
机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University (NTU), Singapore（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Institute for Infocomm Research (I 2 R), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（信息与通信研究 institute（I2R），科技研究局（A*STAR）） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（高性能计算研究所，科技研究局（A*STAR）） ； College of Computer Science, Nankai University, Tianjin, China（南开大学计算机学院）
AI总结 SURE通过建模偶然性和epistemic不确定性，联合预测对应关系及其置信度，提升半密集匹配的准确性和效率。
Comments Accepted by ICRA 2026
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