期刊&会议
International Conference on Intelligent Robots and Systems · 会议 · Robotics
机器人应如何配置其激光扫描仪以进行检测？
机构 * University of Connecticut（康涅狄格大学） ； US Army DEVCOM Ground Vehicle Systems Center (GVSC)（美国陆军DEVCOM地面车辆系统中心（GVSC））
AI总结 提出SenseHD系统，将扫描仪配置建模为指令条件感知决策，通过超维联想记忆选择稳定感知参数，提升检测可靠性。
Comments 8 pages, 9 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
基于膜的声学微型机器人
AI总结 提出一种基于柔性PDMS膜的声学微型机器人，通过物理阻隔气体扩散实现超过24小时稳定运行，并集成磁性微粒实现磁场定向控制，可扩展至约100微米。
Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). For supplementary video contact fkocabas@wisc.edu
R2HandoverSim：机器人到人类物体交接的仿真框架与基准
机构 * DANiLab, University of Leicester（莱斯特大学DANiLab） ； School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester（莱斯特大学计算与数学科学学院） ； School of Metallurgy and Materials, University of Birmingham（伯明翰大学冶金与材料学院）
AI总结 提出R2HandoverSim仿真基准，通过用户研究和五个互补指标评估四种基线方法，证明仿真结果与真实世界评价相关。
Comments Accepted by the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
几何熵：轨迹多样性在模仿学习中的利弊
机构 * InfoBodied AI Lab, The University of Hong Kong（香港大学信息体人工智能实验室） ； Transcengram
AI总结 提出几何熵（H_G）量化演示轨迹的几何多样性，发现成功率与H_G呈倒U型关系，且最优熵随任务掌握度增加而降低，可用于数据集审计与校准。
Comments Accepted to IROS 2026. Project page: https://geometric-entropy.github.io/
我的机器人在想什么？透明且可信的共享自主性的设计考量
机构 * Kahlert School of Computing, University of Utah（犹他大学计算学院） ； Robotics Center, University of Utah（犹他大学机器人中心）
AI总结 通过用户实验研究共享自主系统中界面透明度（反馈模态和信息丰富度）对协调与信任的影响，发现反馈提高意图对齐、减少纠正干预，视觉优于听觉，信息丰富度偏好依赖任务复杂度，揭示完整信念分布并不一致提升对齐或信任。
Comments 9 pages, 5 Figures, Code, and videos are available at https://sites.google.com/view/design-t2-sa/home. Accepted at IROS 2026
Safe-SAGE: 通过拉普拉斯调制泊松安全函数实现安全交互的社会-语义自适应引导
机构 * Caltech MCE（Caltech机械工程系） ； Tufts ME（Tufts大学机械工程系）
AI总结 提出Safe-SAGE框架，结合泊松安全函数与拉普拉斯引导场，融合多传感器点云与视觉语义分割，通过多层安全滤波器实现腿式机器人在语义丰富动态环境中的安全导航。
Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). Copyright transferred to IEEE
基于鲁棒紧耦合滤波器的单目视觉惯性状态估计与图优化评估用于自主无人机竞速
机构 * Unmanned Systems Research Group (USRG), School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（无人系统研究组（USRG）、电气工程学院、韩国科学技术院（KAIST））
AI总结 提出ADR-VINS，一种基于误差状态卡尔曼滤波器的单目视觉惯性框架，通过直接像素重投影误差实现鲁棒状态估计，仅需两个可见角点；并引入ADR-FGO离线图优化生成高保真参考轨迹，用于无GNSS环境下的性能评估。
Comments Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
基于自课程模型的可变形线性物体形状控制强化学习
机构 * Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University（清华大学机械工程系）
AI总结 提出两阶段框架，结合基于模型强化学习与在线视觉伺服，通过自课程目标生成机制实现可变形线性物体高效精确的形状控制，在仿真和真实任务中优于主流方法。
Comments Accepted to IROS 2026
Schur-MI：用于机器人信息收集的快速互信息
机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校）
AI总结 提出Schur-MI，利用迭代结构和Schur补分解将互信息计算复杂度从O(|V|^3)降至O(|A|^3)，在真实测深数据集上实现最高12.7倍加速，并成功用于自主水面车辆的在线路径规划。
Comments IROS 2026
SHIELD: 基于学习动力学期望的控制障碍函数实现人形机器人安全
机构 * Mechanical and Civil Engineering, California Institute of Technology（加州理工学院机械与土木工程系） ； Aerospace Engineering and Engineering Mechanics, UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校航空航天工程与工程力学系） ； Computer Science, Cornell University（康奈尔大学计算机科学系）
AI总结 提出SHIELD框架，通过训练随机动力学残差模型并利用随机离散时间CBF在概率上保证安全，为黑箱RL控制器添加最小侵入式安全层，在Unitree G1人形机器人上实现安全导航。
Comments Accepted to the 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025). Copyright transferred to IEEE. Video at https://youtu.be/-Qv1wR4jfj4
ScanBot: 一种用于工业激光轮廓仪精密机器人表面扫描的基准
机构 * University of Connecticut（康涅狄格大学）
AI总结 提出ScanBot基准，用于机器人工业激光轮廓仪的高精度表面扫描，包含二十个物体、六类任务，评估方法分为传感器参数推荐和轨迹生成两阶段。
Comments 9 pages, 7 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
Intent-Handover：在人类使用区域中接地语言以实现可信的机器人到人交接
机构 * DANiLab, University of Leicester（莱斯特大学DANiLab） ； University of Leicester（莱斯特大学） ； School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester（莱斯特大学计算与数学科学学院） ； School of Metallurgy and Materials, University of Birmingham（伯明翰大学冶金与材料学院）
AI总结 提出Intent-Handover方法，通过视觉语言模型识别目标物体和人类使用区域，结合抓取优化和人体姿态跟踪，实现安全、可信的机器人到人物体交接。
Comments Accepted at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
用于自主导航中注视引导主动感知的快速人类注意力预测
机构 * Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科技大学）
AI总结 提出GazeLNN，一种基于液态神经网络和MobileNetV3的轻量级扫描路径预测模型，在MIT低分辨率数据集上达到最优性能，计算成本降低99.40%，推理速度提升6倍，并集成到强化学习训练的主动相机-机器人控制策略中，实现自主导航中的注视引导感知。
Comments Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
TaCauchy：面向视觉触觉仿真的可扩展有限元框架
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Inc.（华为技术有限公司）
AI总结 提出TaCauchy框架，基于UIPC求解器在Isaac Sim中集成有限元法，直接计算柯西应力张量并投影为接触力，实现高保真触觉仿真，支持多种传感器，物理验证SSIM>0.93。
Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2026
LIT-GS: 面向光照鲁棒建图的激光雷达-惯性-热高斯泼溅
机构 * College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University（深圳大学机电与控制工程学院） ； Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong（香港大学机械工程系）
AI总结 提出LIT-GS框架，利用激光雷达平面几何约束联合优化位姿与高斯，解决光照变化和纹理缺失场景下RGB依赖的脆弱性问题，提升几何精度与渲染质量。
Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
VFILC: 通过采样频率迭代学习控制实现模仿学习中的精确频率外推
机构 * Grad. School of Science ； Technology University of Tsukuba Tsukuba, Japan ； Engineering Saitama University Saitama, Japan ； Information Engineering University of Tsukuba Tsukuba, Japan
AI总结 提出VFILC方法，结合可变频率模仿学习与前馈-反馈迭代学习控制，在三种任务中实现精确的速度外推，频率误差降低最高81%。
Comments 8 pages, 17 figures. Accepted at IROS 2026
通过决策树蒸馏对学习到的多智能体通信策略进行形式化验证
机构 * University of Arkansas at Little Rock（阿肯色大学小石城分校）
AI总结 提出通过决策树蒸馏将多智能体强化学习策略转化为可解释模型，并利用PRISM进行形式化验证，确保安全属性转移至原始网络，在无人机编队任务中实现88.9%属性满足率。
Comments 9 pages, 3 figures, 7 tables. Accepted at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026), Pittsburgh, Pennsylvania, USA, September 27-October 1, 2026
RoboSSM: 基于状态空间模型的可扩展上下文模仿学习
机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； KAIST（韩国科学技术院） ； FAIR at Meta（元宇宙FAIR） ； Amazon（亚马逊） ； Sony AI（索尼人工智能）
AI总结 提出RoboSSM，用状态空间模型替代Transformer实现上下文模仿学习，在LIBERO基准上对未见和长时任务泛化更优，首次证明SSM是ICIL高效可扩展的骨干网络。
Comments IROS 2026
TASC：面向关系遥操作的任务感知共享控制
机构 * KU Leuven, Dept. Mechanical Engineering, Research unit Robotics, Automation and Mechatronics（KU莱顿机械工程系，机器人、自动化与机电一体化研究单位） ； KU Leuven, Dept. Electrical Engineering, Research unit Processing Speech and Images（KU莱顿电气工程系，语音与图像处理研究单位）
AI总结 提出TASC框架，通过视觉构建开放词汇交互图推断任务级用户意图，并基于空间约束提供共享控制辅助，提升关系遥操作效率与泛化能力。
Comments Accepted to IROS 2026
VibeCheck: 使用主动声学触觉传感进行接触丰富的操作
机构 * Dept. of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Dept. of Computer Science（计算机科学系） ； Dept. of Electrical Engineering（电气工程系） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
AI总结 本文构建了带有两个压电手指的主动声学传感夹爪，通过物体传递声学振动来感知其声学特性和接触状态，用于物体分类、抓取位置估计、内部结构姿态估计以及外部接触类型分类，并基于接触分类模型实现了鲁棒的插销任务。
Comments Published at IROS 2025. 8 pages, 7 figures
基于迭代参数估计的主动操作分支建模
机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, West Virginia University（机械与航空航天工程系，西弗吉尼亚大学）
AI总结 提出一种通过迭代估计材料参数来建模植物分支的方法，利用有限元模拟和变形感知运动规划器，实现精确分支操作，平均变形能量降低35.69%。
Comments Accepted to IROS 2026
基于锚定特征参数化的视觉惯性导航的可观性与一致性分析
机构 * Department of Mechanical Engineering, McGill University（麦吉尔大学机械工程系）
AI总结 分析基于滤波的视觉惯性导航系统（VINS）使用锚定特征表示时的可观性与一致性，证明其不可观子空间独立于估计的地标状态，从而改善一致性，但仍依赖导航状态，需额外一致性增强技术。
Comments Accepted to IEEE/RSJ IROS. 8 pages, 3 figures, 4 tables
GCNGrasp-VP: 基于功能引导的视角规划用于高效任务导向抓取
机构 * Shenzhen Key Laboratory of Robotics and Computer Vision（机器人与计算机视觉深圳重点实验室）
AI总结 提出GCNGrasp-VP框架，通过功能场预测引导主动视角规划，无需场景重建，单次视角调整即可显著提升遮挡下的任务导向抓取成功率。
Comments Accepted to IROS 2026
TactSpace: 学习富含物理信息的共享潜在空间以实现触觉模拟到现实的迁移
机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zürich（瑞士苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） ； Micro- and Nanosystems Lab, ETH Zürich（瑞士苏黎世联邦理工学院微纳系统实验室） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； NVIDIA（NVIDIA公司）
AI总结 提出多模态表示学习框架TactSpace，通过共享潜在空间对齐异构触觉模态，实现零样本模拟到现实迁移，在力预测和形状重建任务中分别降低误差16.7%和45.8%。
Comments 9 pages, 6 figures, 4 tables, accepted into IROS 2026
基于大规模无标签数据的可扩展学习型自动紧急制动
机构 * Li Auto
AI总结 提出稳定元反馈半监督学习框架，通过噪声感知解耦和运动学门控伪标签，利用大规模无标签数据提升自动紧急制动性能，实现超100:1正误触发比和35%无事故里程提升。
Comments Accepted for presentation at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
晶格结构中的选择性单元胞驱动用于软体机器人的分布式形态变化
机构 * Istituto Italiano di Tecnologia (IIT)（意大利技术研究院）
AI总结 提出嵌入式气动单元胞，将弯曲支柱晶格与双向波纹管致动器集成，通过空间驱动模式实现全局形态控制，实验验证了可扩展位移、力生成及弯曲、抓取和爬行运动。
Comments Accepted to IROS 2026, 8 pages, 5 figures
高自由度轻量化仿生腿：提升小型机器人机动性
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai University of Electric Power（上海电力大学）
AI总结 针对微型机器人腿部自由度受限问题，提出一种四自由度并联腿机构，通过同心设计简化运动学，实现轻量化（18.9g）和大工作空间（>22255 mm³），显著提升运动灵活性。
Journal ref 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
HIMM：面向具身探索与问答的人类启发式长期记忆建模
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学）
AI总结 本文提出HIMM模型，通过分离事件记忆与语义记忆，提升具身智能在长期观察和有限上下文下的探索与问答能力，实验显示在多个基准测试中表现优异。
Journal ref IROS 2026
动态任务的实时强化学习与并行软机器人
机构 * Department of Mechanical Engineering, Northwestern University（西北大学机械工程系） ； Department of Materials Science and Engineering, Northwestern University（西北大学材料科学与工程系）
AI总结 本文提出基于课程学习的实时强化学习方法，用于在单次部署中实现软机器人的动态平衡，通过并行软执行器和HSA结构实现高可靠性控制。
Comments Published at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025
面向视频地点识别的合成新视角系统性评估
AI总结 系统评估合成新视角对视频地点识别的影响，发现少量合成视角可提升识别性能，且视角变化幅度不如添加数量和图像类型重要。
Comments Submitted to IEEE IROS 2026
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