IROS

Pneumatic bladder links with wide range of motion joints for articulated inflatable robots

气动气囊与宽范围运动关节的连接用于机械臂充气机器人

Katsu Uchiyama, Ryuma Niiyama

机构 * School of Science and Technology, Meiji University（科学技术学部，立命馆大学） 纠错

AI总结 本研究提出了一种由气动气囊链接和Hillberry关节组成的机械臂，实现了±150度的宽范围运动，展示了负载搬运和腿部运动的能力。

Comments Accepted at IROS2024 (IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems)

LoL-NMPC: Low-Level Dynamics Integration in Nonlinear Model Predictive Control for Unmanned Aerial Vehicles

LoL-NMPC：无人机非线性模型预测控制中的低级动力学整合

Parakh M. Gupta, Ondřej Procházka, Jan Hřebec, Matej Novosad, Robert Pěnička, Martin Saska

机构 * Multi-robot Systems Group, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（电气工程系多机器人系统组，捷克技术大学） 纠错

AI总结 LoL-NMPC通过整合低级控制器和电机动力学，提升无人机在高速和高加速度下的轨迹跟踪精度和鲁棒性。

Comments Accepted to IROS 2025

Agile and Safe Trajectory Planning for Quadruped Navigation with Motion Anisotropy Awareness

具备运动各向异性意识的四足机器人导航轨迹规划

Wentao Zhang, Shaohang Xu, Peiyuan Cai, Lijun Zhu

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, China（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种考虑四足机器人运动各向异性的导航框架，通过轨迹生成与优化提升导航效率和安全性。

Comments 8 pages, 6 figures, submitted to 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

SurgiPose: Estimating Surgical Tool Kinematics from Monocular Video for Surgical Robot Learning

SurgiPose：从单目视频估计手术工具运动学以实现手术机器人学习

Juo-Tung Chen, XinHao Chen, Ji Woong Kim, Paul Maria Scheikl, Richard Jaepyeong Cha, Axel Krieger

机构 * Dept. of Mechanical Engineering, Johns Hopkins University（机械工程系，约翰霍普金斯大学） ； Optosurgical 纠错

AI总结 SurgiPose通过单目视频估计手术工具运动学，为手术机器人学习提供可行的解决方案，验证了无需真实运动学数据即可训练有效策略的可行性。

Comments 8 pages, 6 figures, 2 tables

Journal ref Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2025, pp. 20912-20919

Evaluating the Pre-Dressing Step: Unfolding Medical Garments Via Imitation Learning

评估预穿衣步骤：通过模仿学习展开医疗服装

David Blanco-Mulero, Júlia Borràs, Carme Torras

机构 * Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC（机器人与信息技术工业研究所，CSIC-UPC） 纠错

AI总结 本文通过模仿学习研究预穿衣步骤，利用操作原语和视觉分类器提高医疗服装展开效率。

Comments 6 pages, 4 figures, 2 tables. Accepted to IEEE/RSJ IROS 2025. Project website: https://sites.google.com/view/pre-dressing

VLG-Loc: Vision-Language Global Localization from Labeled Footprint Maps

VLG-Loc: 从标注足迹地图实现视觉-语言全局定位

Mizuho Aoki, Kohei Honda, Yasuhiro Yoshimura, Takeshi Ishita, Ryo Yonetani

机构 * The Department of Mechanical Systems Engineering, Nagoya University（名古屋大学机械系统工程系） ； CyberAgent AI Lab（CyberAgent AI实验室） 纠错

AI总结 VLG-Loc通过视觉-语言模型实现从标注足迹地图的全局定位，结合蒙特卡洛定位框架和概率融合提升环境变化下的鲁棒性。

Comments v2: Updated the citation of SparseLoc from an arXiv preprint to its published version in the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Self-localization on a 3D map by fusing global and local features from a monocular camera

通过融合单目相机的全局和局部特征实现3D地图上的自定位

Satoshi Kikuchi, Masaya Kato, Tsuyoshi Tasaki

机构 * Meijo University（名古屋大学） 纠错

AI总结 本研究提出结合CNN与视觉Transformer的方法，提升单目相机在动态障碍物环境下的3D地图自定位精度。

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems

DynamicGSG: Dynamic 3D Gaussian Scene Graphs for Environment Adaptation

DynamicGSG: 动态3D高斯场景图用于环境适应

Luzhou Ge, Xiangyu Zhu, Zhuo Yang, Xuesong Li

机构 * School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, China（计算机学院，北京理工大学） 纠错

AI总结 DynamicGSG通过动态高斯场景图实现环境适应，利用高斯溅射技术构建层次化场景图，提升环境理解和适应能力。

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Uncertainty-Aware Knowledge Distillation for Compact and Efficient 6DoF Pose Estimation

具有不确定性的知识蒸馏用于紧凑且高效的6自由度姿态估计

Nassim Ali Ousalah, Anis Kacem, Enjie Ghorbel, Emmanuel Koumandakis, Djamila Aouada

机构 * SnT, University of Luxembourg（卢森堡大学SnT分校） ； Cristal Lab, ENSI, University of Manouba（曼努巴大学ENSI的Cristal实验室） ； Infinite Orbits, Toulouse（图卢兹的Infinite Orbits） 纠错

AI总结 本文提出了一种不确定性强的知识蒸馏方法，用于提升紧凑型6自由度姿态估计模型的精度和效率。

Comments Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025

Journal ref Proc. 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 15398-15405, 2025

Efficient Collision Detection for Long and Slender Robotic Links in Euclidean Distance Fields: Application to a Forestry Crane

在欧几里得距离场中高效检测长而细的机械臂碰撞：应用于林业起重机

Marc-Philip Ecker, Bernhard Bischof, Minh Nhat Vu, Christoph Fröhlich, Tobias Glück, Wolfgang Kemmetmüller

机构 * Automation & Control Institute (ACIN), TU Wien（自动化与控制研究所（ACIN），维也纳技术大学） ； Center for Vision, Automation & Control, AIT Austrian Institute of Technology GmbH（视觉、自动化与控制中心，奥地利技术研究所） 纠错

AI总结 本文提出了一种针对长细机械臂的高效碰撞检测算法，通过利用其细长结构提升运动规划效率，适用于林业起重机等大尺寸机械臂的应用。

Comments Accepted at IROS 2025

Fast and Communication-Efficient Multi-UAV Exploration Via Voronoi Partition on Dynamic Topological Graph

基于动态拓扑图的快速多无人机探索方法：通过Voronoi划分提高通信效率

Qianli Dong, Haobo Xi, Shiyong Zhang, Qingchen Bi, Tianyi Li, Ziyu Wang, Xuebo Zhang

机构 * College of Artificial Intelligence, Nankai University（人工智能学院，南开大学） 纠错

AI总结 本文提出基于动态拓扑图和图Voronoi划分的多无人机探索方法，通过高效通信和合理任务分配提升探索效率。

Comments 8 pages, 8 figures, accepted by IEEE IROS2024, code see https://github.com/NKU-MobFly-Robotics/GVP-MREP

Journal ref 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Abu Dhabi, United Arab Emirates, 2024, pp. 14063-14070

In-situ Value-aligned Human-Robot Interactions with Physical Constraints

原位价值对齐的人机交互与物理约束

Hongtao Li, Ziyuan Jiao, Xiaofeng Liu, Hangxin Liu, Zilong Zheng

机构 * College of Artificial Intelligence and Automation, Hohai University（人工智能与自动化学院，河海大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） 纠错

AI总结 本研究提出结合人类偏好与物理约束的框架，通过ICLHF方法实现任务计划生成与约束平衡，提升人机交互的效率与适应性。

Comments 8 pages, 7 figures. Accepted by IROS 2025

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

From "Thumbs Up" to "10 out of 10": Reconsidering Scalar Feedback in Interactive Reinforcement Learning

从' thumbs up '到' 10 分之 10 '：重新考虑交互强化学习中的标量反馈

Hang Yu, Reuben M. Aronson, Katherine H. Allen, Elaine Schaertl Short

机构 * Tufts University School of Engineering, Computer Science（塔夫茨大学工程学院计算机科学系） ； Tufts University School of Engineering, Mechanical Engineering（塔夫茨大学工程学院机械工程系） 纠错

AI总结 本文提出STEADY方法，通过处理标量反馈提升机器人抓取任务中的学习效果，证明标量反馈在适当处理下对强化学习有益。

Journal ref IROS 2023

SENSORIMOTOR GRAPH: Action-Conditioned Graph Neural Network for Learning Robotic Soft Hand Dynamics

传感器运动图：用于学习机器人柔性手动力学的动作条件图神经网络

João Damião Almeida, Paul Schydlo, Atabak Dehban, José Santos-Victor

AI总结 本文提出了一种基于图神经网络的传感器运动图模型，用于学习机器人柔性手的动力学，通过利用系统的组合性和顺序不变性，提升了动力学预测的准确性与鲁棒性。

Comments Accepted at 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2021)

Journal ref IEEE Int. Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2021

Mr. Virgil: Learning Multi-robot Visual-range Relative Localization

Mr. Virgil：学习多机器人视觉范围相对定位

Si Wang, Zhehan Li, Jiadong Lu, Rong Xiong, Yanjun Cao, Yue Wang

机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University（浙江大学控制系统研究所） ； Huzhou Institute of Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） 纠错

AI总结 Mr. Virgil通过图神经网络和可微分PGO后端实现多机器人视觉范围相对定位，提升定位精度与鲁棒性。

Comments Accepted by 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

An Online Optimization-Based Trajectory Planning Approach for Cooperative Landing Tasks

一种基于在线优化的协作着陆任务轨迹规划方法

Jingshan Chen, Lihan Xu, Henrik Ebel, Peter Eberhard

机构 * Institute of Engineering and Computational Mechanics, University of Stuttgart（斯图加特大学工程与计算力学研究所） ； Department of Mechanical Engineering, LUT University（卢托拉大学机械工程系） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于在线优化的协作着陆轨迹规划方法，通过互补约束实现多机器人自主协调，提升着陆任务的安全性和效率。

Journal ref Proceedings of the 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Frontier Shepherding: A Bio-inspired Multi-robot Framework for Large-Scale Exploration

前沿引导：一种生物启发的多机器人框架用于大规模探索

John Lewis, Meysam Basiri, Pedro U. Lima

机构 * Institute for Systems and Robotics（系统与机器人研究所） 纠错

AI总结 本文提出一种生物启发的多机器人框架，用于高效探索大规模环境，通过模拟牧羊犬行为提升探索效率，实验表明其在复杂环境中表现优异。

Comments 8 page article accepted at IEEE/RSJ International Conferenceo on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025

Robust and Modular Multi-Limb Synchronization in Motion Stack for Space Robots with Trajectory Clamping via Hypersphere

在空间机器人运动堆栈中通过超球体实现鲁棒且模块化的多肢体同步

Elian Neppel, Ashutosh Mishra, Shamistan Karimov, Kentaro Uno, Shreya Santra, Kazuya Yoshida

机构 * Space Robotics Lab. (SRL) in Department of Aerospace Engineering, Graduate School of Engineering, Tohoku University（太空机器人实验室（SRL）位于东京东京大学工学研究生院航空航天工程系） 纠错

AI总结 本研究提出了一种通过超球体约束实现鲁棒多肢体同步的方法，适用于空间机器人运动堆栈的模块化协调。

Comments 6 pages, 15 figures. Accepted at IROS 2025 | Video: https://youtu.be/hr_kUrbqnFg | Open source project: http://motion-stack.deditoolbox.fr | Code: https://github.com/2lian/Motion-Stack

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Pages 3767-3772

LPVIMO-SAM: Tightly-coupled LiDAR/Polarization Vision/Inertial/Magnetometer/Optical Flow Odometry via Smoothing and Mapping

LPVIMO-SAM: 通过平滑与映射实现紧密耦合的激光雷达/偏振视觉/惯性/磁力计/光学流里程计

Derui Shan, Peng Guo, Wenshuo Li, Du Tao

机构 * Faculty of Information, North China University of Technology（信息学院，中国北方工业大学） ； Hangzhou Innovation Institute, Beihang University（杭州创新研究院，北京航空航天大学） 纠错

AI总结 LPVIMO-SAM通过融合激光雷达、偏振视觉、惯性、磁力计和光学流，实现高鲁棒性的实时里程计与地图构建。

Comments submitted to IROS2025

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, China, 2025, pp. 6801-6807

Image-Based Relocalization and Alignment for Long-Term Monitoring of Dynamic Underwater Environments

基于图像的重定位与对齐用于动态水下环境的长期监测

Beverley Gorry, Tobias Fischer, Michael Milford, Alejandro Fontan

机构 * Queensland University of Technology（昆士兰理工大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种结合VPR、特征匹配和图像分割的方法，用于水下环境的长期监测，并引入了首个大规模水下VPR基准测试。

Journal ref Proceedings of the 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, China, pp. 10749-10756, 2025

Sampling-Based Model Predictive Control for Dexterous Manipulation on a Biomimetic Tendon-Driven Hand

基于采样的模型预测控制在仿生腱驱动手的灵巧操作中的应用

Adrian Hess, Alexander M. Kübler, Benedek Forrai, Mehmet Dogar, Robert K. Katzschmann

机构 * Soft Robotics Lab, Department of Mechanical and Process Engineering, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院机械与过程工程系软机器人实验室） ； School of Computer Science, University of Leeds（利兹大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 本研究提出利用基于采样的模型预测控制实现仿生腱驱动手的灵巧操作，通过结合视觉语言模型与实时优化器，有效生成接触丰富的行为。

Comments For a video, see https://youtu.be/u4d6v3ohsOI

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Experimental Comparison of Whole-Body Control Formulations for Humanoid Robots in Task Acceleration and Task Force Spaces

人形机器人在任务加速空间和任务力空间中完整体控制方案的实验比较

Sait Sovukluk, Grazia Zambella, Tobias Egle, Christian Ott

机构 * Automation and Control Inst. (ACIN), TU Wien（自动化与控制研究所（ACIN），维也纳技术大学） ； Institute of Robotics and Mechatronics, German Aerospace Center (DLR)（机器人与机电研究所，德国航空航天中心（DLR）） 纠错

AI总结 本文通过实验比较了人形机器人在任务加速空间和任务力空间中两种完整体控制方案的性能差异，分析了其在不同任务中的鲁棒性及优缺点。

Comments This paper has been accepted for publication in 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025). - Link to video: https://youtu.be/Nfm50ycz-FU

Make Your AUV Adaptive: An Environment-Aware Reinforcement Learning Framework For Underwater Tasks

让您的水下无人航行器适应：一种环境感知的强化学习框架用于水下任务

Yimian Ding, Jingzehua Xu, Guanwen Xie, Shuai Zhang, Yi Li

AI总结 本文提出一种环境感知的强化学习框架，通过动态捕捉流场数据和利用大语言模型优化，提升水下AUV的适应性和任务性能。

Comments This paper has been accepted by IROS 2025. Yimian Ding and Jingzehua Xu contributed equally to this work, and Jingzehua Xu is also the corresponding author of this paper

TAR: Teacher-Aligned Representations via Contrastive Learning for Quadrupedal Locomotion

TAR：通过对比学习实现的教师对齐表示用于四足运动

Amr Mousa, Neil Karavis, Michele Caprio, Wei Pan, Richard Allmendinger

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； BAE Systems（BAE系统公司） 纠错

AI总结 TAR通过对比学习实现教师对齐表示，提升四足运动在现实世界中的泛化能力和适应性。

Comments This work has been accepted for publication at the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, China, 2025, pp. 11669-11676

AssistantX: An LLM-Powered Proactive Assistant in Collaborative Human-Populated Environment

AssistantX: 一种基于大语言模型的协作人类 populated 环境中的主动助手

Nan Sun, Bo Mao, Yongchang Li, Di Guo, Huaping Liu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（计算机科学与技术系，清华大学） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（人工智能学院，北京邮电大学） 纠错

AI总结 AssistantX 是一种基于大语言模型的主动助手，通过多代理框架实现自主操作，具备高级推理能力和协作意识，能有效响应用户指令并主动寻求帮助以完成任务。

Comments 8 pages, 10 figures, 6 tables

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, China, 2025

LiHRA: A LiDAR-Based HRI Dataset for Automated Risk Monitoring Methods

LiHRA：基于LiDAR的人机交互风险监测数据集

Frederik Plahl, Georgios Katranis, Ilshat Mamaev, Andrey Morozov

机构 * Proximity Robotics & Automation GmbH（近距机器人与自动化有限公司） ； Institute of Industrial Automation and Software Engineering, University of Stuttgart（工业自动化与软件工程学院，斯图加特大学） 纠错

AI总结 LiHRA数据集通过多模态数据支持人机交互风险监测方法的开发，提供高分辨率LiDAR数据和真实碰撞事件，用于训练和评估RM算法。

Comments Preprint of final paper that will appear in the Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025)

Steady-State Drifting Equilibrium Analysis of Single-Track Two-Wheeled Robots for Controller Design

单轨两轮机器人稳态漂移平衡分析用于控制器设计

Feilong Jing, Yang Deng, Boyi Wang, Xudong Zheng, Yifan Sun, Zhang Chen, Bin Liang

机构 * The Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） ； Qiyuan Lab（启元实验室） 纠错

AI总结 本文提出了一种用于单轨两轮机器人稳态漂移控制的分析方法，通过理论扩展和算法优化，实现了高机动性和稳定性。

Comments Submitted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Embracing Dynamics: Dynamics-aware 4D Gaussian Splatting SLAM

拥抱动态：面向动态环境的4D高斯点划SLAM

Zhicong Sun, Jacqueline Lo, Jinxing Hu

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

AI总结 D4DGS-SLAM通过引入4DGS地图表示，解决动态环境中SLAM的定位与地图重建问题，采用动态感知模块和不同正则化项提升动态场景重建质量。

Comments This paper has been accepted by IROS 2025

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

A Simple yet Effective Test-Time Adaptation for Zero-Shot Monocular Metric Depth Estimation

一种简单而有效的测试时适应方法用于零样本单目度量深度估计

Rémi Marsal, Alexandre Chapoutot, Philippe Xu, David Filliat

机构 * U2IS, ENSTA Paris Institut Polytechnique de Paris Palaiseau（U2IS，ENSTA巴黎理工学院帕莱索） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于3D点的测试时适应方法，用于提升零样本单目深度估计的精度和鲁棒性。

Comments Published at IROS 2025 https://ieeexplore.ieee.org/document/11247168

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pages 7858-7865

Arc-Length-Based Warping for Robot Skill Synthesis from Multiple Demonstrations

基于弧长的变形用于多示教机器人技能合成

Giovanni Braglia, Davide Tebaldi, André Eugenio Lazzaretti, Luigi Biagiotti

机构 * Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, University of Twente（代尔夫特理工大学电子工程、数学和计算机科学学院） ； Department of Electrical Engineering, Wright State University（威斯汀豪斯大学电气工程系） 纠错

AI总结 本文提出基于弧长的变形方法，用于提升多示教机器人技能合成的轨迹同步和技能提取质量。

Comments 8 pages, 7 figures

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025)