IROS

Learning Dexterous Grasping from Sparse Taxonomy Guidance

从稀疏分类学指导中学习灵巧抓取

Juhan Park, Taerim Yoon, Seungmin Kim, Joong-Gil Kim, Wontae Ye, Jeongeun Park, Yoonbyung Chai, Geonwoo Cho, Geunwoo Cho, Dohyeong Kim, Kyungjae Lee, Yong-Jae Kim, Sungjoon Choi

机构 * Korea University（高丽大学） ； Korea University of Technology and Education（韩国技术教育大学） ； Naver AI Lab（Naver AI 实验室） ； Seoul National University（首尔大学） ； WIRobotics ； RLWRLD 纠错

AI总结 GRIT框架通过稀疏分类学指导学习灵巧抓取，提升对新物体的泛化能力，实现87.9%的成功率，并通过高阶分类学选择实现抓取策略的可控性。

Comments IROS 2026 accepted

LDHP: Library-Driven Hierarchical Planning for Non-prehensile Dexterous Manipulation

LDHP：基于库的非抓取灵巧操作分层规划

Tierui He, Jiahui Zuo, Fumin Zhang, Chao Zhao

AI总结 提出库驱动分层规划器LDHP，通过顶层接触状态规划器与底层抓取规划器协同，实现非抓取操作的可执行性，在零自由度提升和槽插入任务中验证了鲁棒性。

Comments 8 pages,accepted by IROS 2026

Unified Structural-Hydrodynamic Modeling of Underwater Underactuated Mechanisms and Soft Robots

水下欠驱动机构与软体机器人的统一结构-水动力学建模

Chenrui Zhang, Yiyuan Zhang, Yunfei Ye, Junkai Chen, Haozhe Wang, Cecilia Laschi

机构 * Department of Mechanical Engineering and Advanced Robotics Centre, National University of Singapore（新加坡国立大学机械工程系与先进机器人中心） ； Singapore-MIT Alliance for Research and Technology (SMART) Centre（新加坡-麻省理工学院研究与技术联盟中心） 纠错

AI总结 提出一种轨迹驱动的全局优化框架，基于CMA-ES同时识别弹性、阻尼和分布式水动力学参数，实现水下欠驱动机构和软体机器人的高保真建模，仅需单段视频。

Comments The first two listed authors contributed equally. Yiyuan Zhang is the corresponding author. This paper has been accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

AION: Aerial Indoor Object-Goal Navigation Using Dual-Policy Reinforcement Learning

AION: 基于双策略强化学习的空中室内目标导航

Zichen Yan, Yuchen Hou, Shenao Wang, Yichao Gao, Rui Huang, Lin Zhao

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 提出AION，一种端到端双策略强化学习框架，解耦探索与目标到达行为，用于视觉空中目标导航，无需外部定位或全局地图，在AI2-THOR和IsaacSim中验证了优越性能。

Comments Accepted to IROS 2026