IROS

OWMDrive: Causality-Aware End-to-End Autonomous Driving via 4D Occupancy World Model

OWMDrive: 基于4D占用世界模型的因果感知端到端自动驾驶

Junjie Cheng, Ruiqi Song, Ye Wu, Nanxing Zeng, Ximiao Li, Yunfeng Ai

机构 * The School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Waytous Inc.（Waytous公司） ； The State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； The College of Surveying and Geo-Informatics, Tongji University（同济大学测绘与地理信息学院） 纠错

AI总结 提出OWMDrive框架，利用4D占用世界模型预测多步3D占用，作为条件先验引导扩散规划器生成强化轨迹，显式建模时空因果依赖，提升复杂场景下的规划鲁棒性和安全性。

Comments International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2026

HUMEMBR: Learning Human Routines for Predictive Embodied Navigation

HUMEMBR：学习人类日常行为以进行预测性具身导航

Samira Huber, Klaas Pelzer, Duc M. Nguyen, Xuesu Xiao, Sören Pirk

机构 * Kiel University, Germany（德国基尔大学） ； George Mason University, USA（美国乔治·马歇尔大学） 纠错

AI总结 提出HUMEMBR系统，通过连续记忆构建与并行检索机制，实现基于人类日常行为的具身问答和导航，相比全上下文LLM基线在长时推理上更高效。

Comments Accepted to IROS 2026

MyGO-Splat: Multi-Objective Closed-Loop Geometric Feedback for RGB-Only Gaussian SLAM

MyGO-Splat：面向仅RGB高斯SLAM的多目标闭环几何反馈

Fan Zhu, Ziyu Chen, Zhenjun Zhao, Zhisong Xu, Hui Zhu, Mingrui Li, Chunmao Jiang, Javier Civera

机构 * HFIPS, Chinese Academy of Sciences（中国科学院合肥智能机械研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tohoku University（东北大学） ； University of Zaragoza（阿斯图里亚大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

AI总结 提出MyGO-Splat闭环高斯SLAM框架，通过解析光栅化高斯原语为像素深度和法线，实现地图主动监督位姿优化，并引入尺度感知自适应对齐形成自校正循环，仅用单目输入达到RGB-D方法性能。

Comments IROS 2026

MTD-Map: Single-Stage Long-Term LiDAR Map Maintenance Framework via Mixture Transition Distribution

MTD-Map：基于混合转移分布的单阶段长期LiDAR地图维护框架

TaeYoung Kim, Gilhwan Kang, Tae Ihn Kim, Seungwon Song, Hun Keon Ko

AI总结 提出MTD-Map，一种单阶段框架，通过混合转移分布建模同时处理动态物体移除和变化检测，无需独立模块，并采用递归公式和自适应策略平衡噪声抑制与准静态结构保留。

Comments 8 pages, Accepted to IROS 2026

PL-LIT: A LiDAR-Inertial-Thermal SLAM Using Point-Line Features and Thermographic Mapping

PL-LIT：一种使用点线特征和热成像的LiDAR-惯性-热SLAM系统

Jiawei Xia, Yixiao Feng, Yongliang Shi, Chao Gao, Renjing Xu, Weining Lu, Bin Liang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Xinchen Qihang Co., Ltd.（新晨启航有限公司） 纠错

AI总结 提出PL-LIT系统，结合光度校准与点线特征提取网络，通过ESIKF紧耦合LiDAR、惯性和热数据，实现鲁棒的热SLAM，并构建概率热强度体素地图用于热异常检测。

Comments 8 pages,International Conference on Intelligent Robots and Systems 2026 (IROS)

LNN-Fly: Continuous-Time UAV Navigation for Robust Obstacle Avoidance under Timing Mismatch

LNN-Fly：时序失配下鲁棒避障的连续时间无人机导航

Yulin Huang, Shaojie Chen, Di Feng, Jiahao Wang, Ping Liu, Jianxiao Zou

机构 * Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China（深圳先进研究院，电子科技大学） 纠错

AI总结 提出LNN-Fly，一种面向部署的连续时间导航策略，通过动态规划启发的结构化循环更新、显式控制间隔条件和自适应遗忘门，在时序失配下实现鲁棒避障，并在仿真和实物中验证了有效性。

Comments 8 pages, 7 figures, accepted for publication at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

Motion planning for hundreds of floating robots

数百个浮动机器人的运动规划

Jan Kamm, Antonio Terpin, Raffaello D'Andrea, Aswin Ramachandran

机构 * Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院动态系统与控制研究所） 纠错

AI总结 针对大型浮动机器人编队的无碰撞运动规划问题，提出一种可扩展的流水线方法，通过碰撞图分解为独立子问题并行求解，在500个机器人仿真和实际演示中验证了有效性。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Pause and Think: A Dataset and Benchmark for Video-Grounded Assistive Action Suggestion

暂停与思考：面向视频基础辅助动作建议的数据集与基准

Shivam Singh, Saptarshi Majumder, Pratik Prabhanjan Brahma, Zicheng Liu, Emad Barsoum

机构 * Advanced Micro Devices, Inc.（先进微器件公司） 纠错

AI总结 提出 pause-and-think-T 数据集和 pause-and-think-B 基准，通过推理监督训练紧凑模型，在视频场景理解与目标规划任务中达到与大型模型相当的性能。

Comments Accepted in IROS 2026 (IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems)

Real-time Rendering-based Surgical Instrument Tracking via Evolutionary Optimization

基于实时渲染的手术器械追踪：通过进化优化

Hanyang Hu, Zekai Liang, Florian Richter, Michael C. Yip

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文提出一种基于进化优化的实时渲染手术器械追踪方法，通过高效评估多个姿态候选，提升追踪精度与收敛鲁棒性，适用于视觉反馈控制和在线手术视频校准。

Comments Accepted by IROS 2026

SCREP: Scene Coordinate Regression and Evidential Learning-based Perception-Aware Trajectory Generation

SCREP: 场景坐标回归与证据学习基于的感知感知轨迹生成

Juyeop Han, Lukas Lao Beyer, Guilherme V. Cavalheiro, Sertac Karaman

AI总结 本文提出了一种感知感知轨迹规划器，结合基于证据学习的SCR姿态估计器和递推时间窗口轨迹优化器，以提高室内GPS拒止环境下的轨迹精度。

Comments Accepted to IROS 2026

Demonstration-Free Robotic Control via LLM Agents

无需演示的机器人控制 via LLM 代理

Brian Y. Tsui, Alan Y. Fang, Tiffany J. Hwu

机构 * independent researchers（独立研究人员） 纠错

AI总结 本文提出FAEA框架，利用通用大语言模型实现无需演示的机器人操控，通过迭代推理生成操控策略，在多个基准测试中取得高成功率，展示了通用代理在任务规划中的有效性。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

Learning to Segment Liquids in Real-world Images

在现实图像中学习液体分割

Jonas Li, Michelle Li, Luke Liu, Xiaohui Yuan, Heng Fan

机构 * University of North Texas（北德克萨斯大学） 纠错

AI总结 本文提出LQDM模型，通过跨注意力机制提升液体分割效果，构建LQDS数据集，实验证明在液体分割任务中优于现有方法，推动相关研究与机器人应用。

Comments 6 figures, 7 pages, IROS 2026

RetrDex: Efficient Object Retrieval in Cluttered Scenes with a Dexterous Hand

RetrDex: 在杂乱场景中利用灵巧手高效检索物体

Fengshuo Bai, Yu Li, Jie Chu, Tawei Chou, Runchuan Zhu, Ying Wen, Yaodong Yang, Yuanpei Chen

AI总结 本文提出RetrDex框架，通过大规模并行强化学习和空间感知表示，使灵巧臂手系统在杂乱场景中高效检索物体，展示出在多种配置下的强性能和零样本迁移能力。

Comments Accepted by IROS 2026