IROS

Service Discovery-Based Hybrid Network Middleware for Efficient Communication in Distributed Robotic Systems

基于服务发现的混合网络中间件用于分布式机器人系统中的高效通信

Shiyao Sang, Yinggang Ling

机构 * Huaiyin Institute of Technology（淮阴工学院） ； Chery Automobile Co., Ltd.（奇瑞汽车股份有限公司） 纠错

AI总结 本文提出RIMAOS2C中间件，通过多级服务发现组播支持多种通信模式，优化数据传输效率并减少延迟不确定性，提升自动驾驶系统通信性能。

Comments 8 pages, 8 figures, accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025

Reasoning Systems for Semantic Navigation in Mobile Robots

语义导航中的推理系统

Jonathan Crespo, Ramón Barber, O. M. Mozos, Daniel Beßler, Michael Beetz

机构 * University of Carlos III of Madrid（卡洛斯三世大学） ； Technical University of Cartagena（卡塔赫纳理工大学） ； Institute of Artificial Intelligent at the University of Bremen（不来梅大学人工智能研究所） 纠错

AI总结 本文提出两种基于本体模型的语义导航系统，分别采用关系数据库和KnowRob实现环境建模，并在移动机器人上进行验证。

Comments This is the authors' manuscript. The final published article is available at https://doi.org/10.1109/IROS.2018.8594271

Journal ref 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Madrid, Spain, 2018, pp. 5654-5659

Surface-Constrained Offline Warping with Contact-Aware Online Pose Projection for Safe Robotic Trajectory Execution

表面约束的离线变形与接触感知的在线姿态投影用于安全的机器人轨迹执行

Farong Wang, Sai Swaminathan, Fei Liu

机构 * Min H. Kao Department of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), University of Tennessee, Knoxville (UTK)（田纳西大学诺克斯维尔分校电气工程与计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出一种两阶段框架，通过表面约束的离线变形和接触感知的在线投影，实现稳定且可重复的表面嵌入轨迹执行，减少几何不连续性和大角度跳跃。

Comments 7 pages, 7 figures. Submitted to IROS 2026

Bridging the Awareness Gap: Socially Mediated State Externalization for Transparent Distributed Home Robots

弥合意识鸿沟：通过社会中介的状态外化实现透明的分布式家庭机器人

Wenzheng Zhao, Manideep Duggi, Fengpei Yuan

机构 * Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） 纠错

AI总结 本文研究通过实时的社会中介状态外化弥合家庭机器人中的意识鸿沟，提升用户关注度和感知透明度，同时不牺牲任务完成效率。

Comments 9 pages, 7 figures, 6 tables. Under review for IROS 2026

Drive-Through 3D Vehicle Exterior Reconstruction via Dynamic-Scene SfM and Distortion-Aware Gaussian Splatting

通过动态场景SfM和抗畸变高斯点绘制实现车辆外观三维重建

Nitin Kulkarni, Akhil Devarashetti, Charlie Cluss, Livio Forte, Philip Schneider, Chunming Qiao, Alina Vereshchaka

AI总结 本文提出一种端到端管道，结合动态场景SfM和抗畸变高斯点绘制，解决动态场景中车辆外观重建的挑战，实现高质量3D模型。

Comments 8 pages, 7 figures, Submitted to IEEE IROS 2026 (under review)

HyDRA: Hybrid Domain-Aware Robust Architecture for Heterogeneous Collaborative Perception

HyDRA: 一种混合领域感知鲁棒架构用于异构协作感知

Minwoo Song, Minhee Kang, Heejin Ahn

机构 * School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology（电气工程学院，韩国科学技术院） 纠错

AI总结 HyDRA通过整合中间和晚期融合，在领域感知框架中解决异构协作感知中的性能退化问题，采用轻量级领域分类器和锚点引导姿态图优化，实现无需额外训练的性能提升。

Comments 8 pages, 6 figures, Submitted to IROS 2026

PHANTOM Hand

PHANTOM手

Teng Yan, Jiongxu Chen, Qixiang Hua, Yue Yu, Zihang Wang, Yaohua Liu, Bingzhuo Zhong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

AI总结 PHANTOM手通过结合精确分析形状与鲁棒合规抓取，实现自由运动规划的亚度精度和连续可预测力输出，提升欠驱动手的负载与灵活性。

Comments 8 pages. Submitted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

Active Robotic Perception for Disease Detection and Mapping in Apple Trees

主动机器人感知用于苹果树疾病检测与制图

Hayden Feddock, Francisco Yandun, Srđan Aćimović, Abhisesh Silwal

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Department of Plant Pathology, Virginia Polytechnic Institute and State University（弗吉尼亚理工大学植物病理学系） 纠错

AI总结 本文提出一种自主移动主动感知系统，用于在苹果树休眠期精准检测和制图疾病，通过融合多种传感技术实现疾病症状的精确定位，并评估了三种视角规划策略以提升观测精度。

Comments 8 pages, 6 figures, IROS 2026 conference

Agile-VLA: Few-Shot Industrial Pose Rectification via Implicit Affordance Anchoring

Agile-VLA: 通过隐式 affordance 锚定实现少样本工业姿态校正

Teng Yan, Zhengyang Pei, Chengyu Shi, Yue Yu, Yikun Chen, Zilong Zhu, Zelin Fang, Kaile Guo, Zihang Wang, Peigen Tian, Bingzhuo Zhong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出Agile-VLA框架，通过隐式affordance锚定机制将几何视觉线索映射为参数化动作原语，减少对高延迟语义推理的依赖，实现边缘设备上的高频率动态操作控制。

Comments 8 pages. Submitted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

Wake Up to the Past: Using Memory to Model Fluid Wake Effects on Robots

回望过去：利用记忆建模机器人上的流体尾流效应

Luca Vendruscolo, Eduardo Sebastián, Amanda Prorok, Ajay Shankar

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge, UK（剑桥大学计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 本文研究了通过记忆建模流体尾流效应的机器人交互，探讨了七种数据驱动模型在不同介质中的时空演变，验证了历史状态支持和传输延迟预测对准确预测的重要性。

Comments 8 pages, 7 figures. Submitted to IROS 2026. Project website: https://sites.google.com/view/wake-up-to-the-past

Characterizing the onset and offset of motor imagery during passive arm movements induced by an upper-body exoskeleton

表征由上体外骨骼诱导的被动手臂运动期间的运动意象起始和结束

Kanishka Mitra, Frigyes Samuel Racz, Satyam Kumar, Ashish D. Deshpande, José del R. Millán

机构 * Chandra Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at Austin（查拉德电气与计算机工程系，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Department of Neurology, The University of Texas at Austin（神经病学系，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Walker Department of Mechanical Engineering, The University of Texas at Austin（沃克机械工程系，德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本研究通过解码EEG信号，表征被动手臂运动期间的运动意象起始和结束，实现了对功能性运动的自然控制，展示了在噪声和被动运动下可靠的传感器运动节律。

Comments Accepted to IROS 2023. 6 pages, 6 figures. Project page available at https://mitrakanishka.github.io/projects/passive-arm-mi/

Journal ref 2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2023, pp. 3789-3794

Real-Time Optical Communication Using Event-Based Vision with Moving Transmitters

基于事件视觉的实时光学通信

Harmeet Dhillon, Pranay Katyal, Brendan Long, Rohan Walia, Matthew Cleaveland, Kevin Leahy

机构 * Robotics Engineering Department, Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院机器人工程系） ； MIT Lincoln Laboratory（麻省理工学院林肯实验室） 纠错

AI总结 本文提出基于事件相机的实时光学通信系统，利用GA-UKF实现移动发射机跟踪与实时解码，精度达95%且处理速度提升7倍。

Comments 8 pages, 7 Figures, Submitted to IROS 2026 - Under Review

SAATT Nav: a Socially Aware Autonomous Transparent Transportation Navigation Framework for Wheelchairs

SAATT Nav：面向轮椅的社交感知自主透明交通导航框架

Yutong Zhang, Shaiv Y. Mehra, Bradley S. Duerstock, Juan P. Wachs

机构 * Edwardson School of Industrial Engineering, Purdue University（帕克大学工业工程学院） ； Weldon School of Biomedical Engineering, Purdue University（帕克大学生物医学工程学院） 纠错

AI总结 本文提出SAATT导航框架，通过整合大语言模型实现社交感知与决策透明，提升轮椅用户的导航安全性与信任度。

Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables, 1 algorithm. Submitted to IROS 2026

PAAMP: Polytopic Action-Set And Motion Planning for Long Horizon Dynamic Motion Planning via Mixed Integer Linear Programming

PAAMP：基于多边形动作集和混合整数线性规划的长时间动态运动规划

Akshay Jaitly, Siavash Farzan

机构 * Robotics Engineering Department, Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院机器人工程系） ； Electrical Engineering Department, California Polytechnic State University（加州州立大学弗雷斯诺分校电子工程系） 纠错

AI总结 本文提出PAAMP方法，通过多边形动作集将长时间动态运动规划转化为混合整数线性规划问题，用于解决复杂动态系统中的运动规划与约束满足问题。

Comments Accepted to 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2024). 8 pages, 10 figures

Journal ref IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2024, pp. 7617-7624

Push, Press, Slide: Mode-Aware Planar Contact Manipulation via Reduced-Order Models

推、按、滑：基于降阶模型的模式感知平面接触操作

Melih Özcan, Umut Orguner, Ozgur S. Oguz

机构 * Dept. of Electrical and Electronics Engineering, Middle East Technical University（电子工程系，中东技术大学） ； Dept. of Computer Engineering, Bilkent University（计算机工程系，比尔肯特大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于接触拓扑选择和降阶运动学建模的平面操作框架，通过将复杂力矩-扭动极限面力学抽象为物理直观的离散库，实现高效接触力分配与轨迹生成。

Comments 8 pages, 13 figures. Submitted to IEEE IROS 2026

Coverage First Next Best View for Inspection of Cluttered Pipe Networks Using Mobile Manipulators

优先覆盖的下一步最佳视角用于 cluttered 管道网络的机器人检查

Joshua Raymond Bettles, Jiaxu Wu, Bruno Vilhena Adorno, Joaquin Carrasco, Atsushi Yamashita

机构 * Manchester Centre for Robotics and AI, The University of Manchester（曼彻斯特机器人与人工智能中心，曼彻斯特大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于下一步最佳视角的规划方法，用于在受限环境中同时进行探索和利用，通过信息增益重新表述覆盖路径规划问题，实现了对管道网络的自主覆盖检查。

Comments 8 pages, 9 figures, 1 table. Submitted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2026

CLAIM: Camera-LiDAR Alignment with Intensity and Monodepth

CLAIM: 相机-激光雷达对齐与强度和单目深度

Zhuo Zhang, Yonghui Liu, Meijie Zhang, Feiyang Tan, Yikang Ding

机构 * Mach Drive（马奇驱动） 纠错

AI总结 本文提出CLAIM方法，利用单目深度模型实现相机与激光雷达对齐，通过粗到细搜索优化结构损失和纹理损失，无需复杂数据处理，实验验证其优越性能。

Comments Accepted by IROS 2025

CORAL: COntextual Reasoning And Local Planning in A Hierarchical VLM Framework for Underwater Monitoring

CORAL：在分层视觉语言框架中实现上下文推理与局部规划用于水下监测

Zhenqi Wu, Yuanjie Lu, Xuesu Xiao, Xiaomin Lin

AI总结 CORAL框架通过分离高层语义推理与底层反应控制，提升水下监测的覆盖率和安全性，减少碰撞并降低对VLM的调用次数。

Comments Submitted to IROS 2026

Opti-Acoustic Scene Reconstruction in Highly Turbid Underwater Environments

在高浊度水下环境中优化的光学-声学场景重建

Ivana Collado-Gonzalez, John McConnell, Paul Szenher, Brendan Englot

AI总结 本文提出一种实时光学-声学场景重建方法，通过区域兴趣点匹配和融合声呐与相机数据，有效提升高浊度水下环境中的场景重建性能。

Comments To appear at IROS 2025 in Hangzhou, China

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, China, 2025, pp. 1282-1289

Using VLM Reasoning to Constrain Task and Motion Planning

利用视觉语言模型推理来约束任务和运动规划

Muyang Yan, Miras Mengdibayev, Ardon Floros, Weihang Guo, Lydia E. Kavraki, Zachary Kingston

机构 * Department of Computer Science, Purdue University（普渡大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, Rice University（莱斯大学计算机科学系） ； Ken Kennedy Institute, Rice University（莱斯大学肯尼迪研究所） 纠错

AI总结 本文提出VIZ-COAST方法，利用大预训练视觉语言模型的空间推理能力，提前识别向下细化中的问题，减少规划时间并消除失败。

Comments 9 pages, 7 figures, 1 table. Submitted to IROS 2026

Predictive and adaptive maps for long-term visual navigation in changing environments

预测性与自适应地图用于变化环境中的长期视觉导航

Lucie Halodova, Eliska Dvorakova, Filip Majer, Tomas Vintr, Oscar Martinez Mozos, Feras Dayoub, Tomas Krajnik

机构 * Artificial Intelligence Center, Czech Technical University（捷克技术大学人工智能中心） ； Technical University of Cartagena, Spain（西班牙卡塔加纳技术大学） ； Australian Centre for Robotic Vision, QUT（澳大利亚机器人视觉中心，昆士兰大学） 纠错

AI总结 本文比较了不同地图管理技术用于变化环境中的长期视觉导航，提出策略通过建模环境外观的周期性变化以提升机器人定位精度。

Journal ref IROS 2019

Sim-to-reality adaptation for Deep Reinforcement Learning applied to an underwater docking application

深度强化学习在水下对接应用中的仿真到现实适应

Alaaeddine Chaarani, Narcis Palomeras, Pere Ridao

AI总结 本文提出利用高保真数字双胞胎环境和PPO算法，开发了用于水下对接的深度强化学习控制器，通过仿真到现实适应提升了对接成功率，并在物理测试中验证了其有效性。

Comments Currently under review by IROS 2026

Whleaper: A 10-DOF Flexible Bipedal Wheeled Robot

Whleaper：一种10自由度的灵活双足轮式机器人

Yinglei Zhu, Sixiao He, Yan Ning, Zhenghao Qi, Zhuoyuan Yong, Yihua Qin, Jianyu Chen

AI总结 Whleaper是一种具有10自由度的双足轮式机器人，通过增加髋部自由度提升稳定性与灵活性，实现复杂地形中的稳定运动和障碍避让能力。

Journal ref 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Abu Dhabi, United Arab Emirates, 2024, pp. 11272-11277

POrTAL: Plan-Orchestrated Tree Assembly for Lookahead

POrTAL: 面向前瞻的计划-协调树组装

Evan Conway, David Porfirio, David Chan, Mark Roberts, Laura M. Hiatt

AI总结 POrTAL是一种结合FF-Replan和POMCP优势的轻量级概率规划算法，通过高效规划在有限计算资源下实现更优的最终计划长度。

Comments Submitted to IROS 26

Learning Adaptive Force Control for Contact-Rich Sample Scraping with Heterogeneous Materials

学习适应性力控制以处理富含接触的样本刮擦与异质材料

Cenk Cetin, Shreyas Pouli, Gabriella Pizzuto

机构 * School of Computer Science & Informatics, University of Liverpool, UK（利物浦大学计算机科学与信息学学院） ； Department of Chemistry, University of Liverpool, UK（利物浦大学化学系） 纠错

AI总结 本研究提出了一种自适应力控制框架，通过仿真和真实环境测试，实现了在异质材料样本刮擦任务中动态调整交互力，提升自动化操作的灵活性和效率。

Comments 8 pages, 6 figures, 4 tables; Submitted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

Semantic Landmark Particle Filter for Robot Localisation in Vineyards

语义地标粒子滤波器用于葡萄园中机器人的局部化

Rajitha de Silva, Jonathan Cox, James R. Heselden, Marija Popović, Cesar Cadena, Riccardo Polvara

AI总结 本研究提出语义地标粒子滤波器，通过整合树干和杆地标检测与LiDAR，在葡萄园等重复性高环境中提升机器人定位的鲁棒性。

Comments Submmitted to IROS 2026

TIMID: Time-Dependent Mistake Detection in Videos of Robot Executions

TIMID: 视频中机器人执行过程的时间依赖性错误检测

Nerea Gallego, Fernando Salanova, Claudio Mannarano, Cristian Mahulea, Eduardo Montijano

机构 * Department of Systems Engineering and Computer Science, I3A, University of Zaragoza（系统工程与计算机科学系，I3A，阿拉瓦扎大学） ； University of Torino（托里诺大学） 纠错

AI总结 TIMID通过时间依赖性错误检测框架，解决机器人执行高层任务时的复杂时序异常识别问题，利用弱监督训练和模拟数据集提升检测性能。

Comments 8 pages, 5 figures , IROS submission

SCDP: Learning Humanoid Locomotion from Partial Observations via Mixed-Observation Distillation

SCDP：通过混合观测蒸馏从部分观测中学习人形机器人的运动

Milo Carroll, Tianhu Peng, Lingfan Bao, Chengxu Zhou, Zhibin Li

AI总结 SCDP通过混合观测蒸馏从部分观测中学习人形机器人运动，利用机载传感器实现高效可靠的真实机器人运动控制。

Comments 6 pages, 8 figures, 5 tables, iRos

The Neural Compass: Probabilistic Relative Feature Fields for Robotic Search

神经罗盘：基于概率相对特征场的机器人搜索

Gabriele Somaschini, Adrian Röfer, Abhinav Valada

机构 * Department of Computer Science, University of Freiburg（弗赖堡大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出ProReFF模型，通过概率相对特征场实现机器人搜索任务中的高效物体定位，实验表明其在模拟环境中比基线方法更高效，接近人类水平性能。

Comments 9 pages, 7 figures, 2 tables, submitted to IROS 2026

An Open-Source Robotics Research Platform for Autonomous Laparoscopic Surgery

用于自主腹腔镜手术的开源机器人研究平台

Ariel Rodriguez, Lorenzo Mazza, Martin Lelis, Rayan Younis, Sebastian Bodenstedt, Martin Wagner, Stefanie Speidel

机构 * Department of Translational Surgical Oncology, NCT/UCC Dresden, a partnership between DKFZ, MF UKD, TUD, HZDR Dresden, Germany（转化外科肿瘤学系，NCT/UCC德累斯顿，DKFZ、MF UKD、TUD、HZDR德累斯顿的联合体） ； Cluster of Excellence-CeTI, TUD, Germany（卓越中心- CeTI，TUD，德国） ； Department of Visceral, Thoracic and Vascular Surgery, Faculty of Medicine and University Hospital Carl Gustav Carus, TUD, Germany（visceral、胸腔和血管外科系，医学学院和卡尔·格奥尔格·卡尔医院，TUD，德国） 纠错

AI总结 本文提出了一种开源的远程运动中心控制器，用于实现高精度的自主腹腔镜手术，支持多种机械臂并具备立体视觉感知，验证了其在不同手术场景中的性能。

Comments Submitted to iROS 2026