期刊&会议
International Conference on Intelligent Robots and Systems · 会议 · Robotics
MAMMOTH：一种对缺失模态具有鲁棒性的越野移动多模态端到端策略
机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究所）
AI总结 研究针对非结构化越野环境自主导航难题，提出MAMMOTH多模态端到端策略。它融合多模态观测，用模态丢弃训练，还采用扩散策略学习联合概率分布，经实验验证性能优越，能提升避撞等能力及对缺失模态的泛化。
Comments Accepted to IROS 2026 Main Conference
从简单奖励中揭示复杂的集体行为
机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； WINDY Lab, School of Engineering, Westlake University（西湖大学工程学院风语实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Max Planck Institute of Animal Behavior（马克斯·普朗克动物行为研究所） ； Department of Computer and Information Science, University of Konstanz（康斯坦茨大学计算机与信息科学系） ； Centre for the Advanced Study of Collective Behaviour, University of Konstanz（康斯坦茨大学集体行为高级研究中心） ； Department of Biology, University of Konstanz（康斯坦茨大学生物系）
AI总结 研究多智能体强化学习中简单奖励与复杂集体行为的关系，提出两阶段EEC解释框架及智能体响应图，通过合作与竞争两个任务验证，揭示了MARL策略背后隐藏的几何结构。
Comments Accepted by IROS 2026
PixelLoop：具有像素级环路的捷径拓扑导航
机构 * Robotics Research Center, IIIT-Hyderabad（国际信息技术学院海得拉巴分校机器人研究中心）
AI总结 研究拓扑映射和导航中环路闭合作用，提出PixelLoop方法在像素空间引入环路闭合，充当密集拓扑捷径，经模拟实验和真实机器人部署验证，相比基线在成功率和SPL上有显著提升，为拓扑视觉导航提供基础。
Comments 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS); 8 pages, 5 figures
安全强化学习中高效探索的方向约束
机构 * Dipartimento di Automatica e Informatica, Politecnico di Torino（自动控制与信息工程系，都灵理工大学） ； Tongji University, Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems（同济大学，上海智能自主系统研究院） ； German Research Center for AI (DFKI)（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； Intelligent Autonomous Systems Group, TU Darmstadt（智能自主系统组，达姆施塔特工业大学） ； Lund University（隆德大学） ； Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院）
AI总结 针对安全强化学习中约束学习降低速度和性能的问题，提出扩展ATACOM框架的ATACOM-DC方法，通过引入方向约束区分动作，改善安全与性能权衡，在模拟机器人控制任务中评估，分析约束违反成本和任务性能。
Comments This paper has been accepted for publication at the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Pittsburgh, USA, 2026. 8 pages, 8 figures
StratMamba：用于基于路径高效的激光雷达避障的策略性和反应性流划分
机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； AlphaZ, Inc.（阿尔法兹公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
AI总结 研究针对复杂环境中机器人导航问题，提出StratMamba双流时间建模架构，结合快慢衰减内存架构处理激光雷达数据。经多场景评估及与其他基线对比，其在时间推理效率、导航速度和路径最优性方面表现出色，在现实中性能更稳健。
Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 8 pages, 6 figures. Video: https://www.youtube.com/watch?v=Z0FfO_AVaSw
用于实时紧密四旋翼编队飞行的保平坦度残差学习
机构 * GRASP Laboratory, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学GRASP实验室）
AI总结 针对紧密编队飞行四旋翼受空气动力学相互作用影响问题，提出基于物理的残差动力学学习框架，设计高效反馈线性化控制器，经硬件实验验证其能降低跟踪误差，在低计算量下达到NMPC跟踪性能，且短训练数据和低循环速率可实现稳定编队飞行。
Comments Accepted at IROS 26'
通过虚拟人机交互进行全身社交触觉感知的需求驱动设计
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学）
AI总结 该研究针对社交物理人机交互中触觉传感的硬件驱动局限，提出需求驱动框架，利用VR平台收集数据，识别社交触摸手势并构建数据集，分析得出定量基线，其方法可转移，能为特定形态机器人得出传感需求。
Comments 8 pages, 6 figures, accepted to IROS 2026
突破15%的障碍：一个由用户非语言线索触发的、用于主动社交机器人的真实世界数据驱动系统
机构 * Kyushu Institute of Technology（九州工业大学） ； CyberAgent（CyberAgent公司） ； The University of Osaka（大阪大学）
AI总结 研究零售商店中服务机器人交互，发现非语言行为触发机器人话语占比15.3%。通过分析客户行为定义非语言线索，开发识别器和对话框架，能基于非语言线索实现主动机器人响应，还进行了离线评估和展示在线原型。
Comments 8 pages, accepted as a conference paper for IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2026)
TOLiD：通过用于蒸馏的令牌提升弥合视觉基础模型与激光雷达预训练之间的架构差距
机构 * SAIVT Group, School of Electrical Engineering and Robotics, Queensland University of Technology（澳大利亚昆士兰科技大学电气工程与机器人学院SAIVT组） ； CSIRO Robotics, CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织机器人部）
AI总结 研究提出TOLiD方法，通过耦合激光雷达主干与从冻结VFM教师初始化的学生ViT，利用视锥体池化、注意力及掩码双线性采样等技术，解决模态和架构差距问题，在多数据集上评估显示能提升迁移效果。
Comments Accepted to The IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026
SUREFlow：用于鲁棒机器人操作的状态空间不确定性感知残差流匹配
机构 * School of Electronic and Electrical Engineering, Kyungpook National University（庆尚国立大学电子与电气工程学院）
AI总结 研究针对机器人操作策略在复杂条件下的不稳定性问题，提出SUREFlow框架，基于Mamba主干联合预测动作速度与残差不确定性，能选择性细化动作维度，在LIBERO等平台实验中取得良好效果，提升了机器人操作的鲁棒性与效率。
Comments Accepted at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots & Systems (IROS) 2026, Pittsburgh, PA, USA
在人群中导航：用于人类感知机器人导航的具有社会力动力学的非线性模型预测控制
机构 * Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino（电子与电信系，都灵理工大学） ； School of Engineering, Pablo de Olavide University（工程学院，巴勃罗·德奥拉维德大学）
AI总结 研究针对自主机器人在人群中安全合规导航的挑战，提出基于社会力模型的非线性模型预测控制框架SFM-NMPC，将人类运动预测嵌入优化循环，能联合预测人机轨迹，经测试在社会合规性上优于基线，有效用于现实社会导航。
Comments 9 pages, 7 figures, accepted at IROS 2026
用于联网自动驾驶中弹性协作决策的即插即用重加权方法
机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）
AI总结 针对联网自动驾驶中协作决策受感知噪声和对抗攻击影响的问题，提出弹性协作决策（RCDM）框架，含基于注意力的编解码器，设计即插即用重加权模块，经高保真模拟评估，性能优于现有方法，实现最优弹性能。
Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
人类共享环境中长距离多机器人路径规划的扩散方法
机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所）
AI总结 研究人类共享环境中多机器人长距离路径规划问题，提出MRRD框架，结合滚动时域、并行扩散推理及冲突搜索机制，纳入时间条件与引导项，实验证明该框架能实时扩展到15个机器人，性能优于现有基线。
Comments 8 pages, 3 figures, to be published in IROS 2026
TS-Mask VLA：用于视觉-语言-动作模型的具有有效桥接的二维时空掩码
机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University（浙江大学网络系统与控制研究所） ； Tongji University（同济大学）
AI总结 研究针对视觉-语言-动作模型问题，提出TS-Mask VLA框架，基于离散扩散动作专家和时空二维掩码策略，在模拟基准和现实任务实验中表现出色，验证了设计有效性。
Comments 9 pages, 5 figures, accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
气流暴露约束下模块化空中机械手的任务自适应设计
机构 * Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特工业大学）
AI总结 针对多旋翼平台空中操作中旋翼气流限制问题，提出基于优化的模块化空中机械手设计框架，联合考虑任务、末端执行器及气流约束，引入新分类与模型，通过重新配置优化适应多样任务需求，实验验证了框架有效性。
Comments Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026
基于力约束弹性映射的一次性多模态示范学习
AI总结 针对多数示范学习方法忽视力与环境相互作用的问题，提出一次性多模态LfD框架。通过多模态概率分割提取力感知运动原语，扩展弹性映射表示并结合外力约束学习轨迹模型，经实验验证该方法具有多模态分割、力感知再现及跨平台通用性。
Comments 8 pages, 6 figures, 4 tables. Accepted for publication at IROS 2026
Hydra++：通过对象级形状估计进行实时分层3D场景图构建
机构 * Laboratory for Information & Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology（信息与决策系统实验室，麻省理工学院）
AI总结 研究如何将基于学习的对象形状估计器集成到分层3D场景图管道中，提出Hydra++系统。它结合形状估计和一致性检查，默认配置可在线构建场景图，支持混合配置应对室外挑战，实验证明其提高了对象和场景级重建质量。
Comments 8 pages, 12 figures, accepted in Proc. IEEE/RSJ IROS
StereoSplat+：具有扩散辅助渐进推理的前馈立体高斯点云渲染
机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所）
AI总结 研究从单目立体观察恢复高质量3DGS场景的问题，提出StereoSplat+框架，包含StereoSplat估计器及扩散增强单步渐进推理方案，实验表明该方法提升了新视图渲染质量和几何精度，优于现有前馈3DGS基线。
Comments 8 pages, accepted as a conference paper for IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2026)
STEMbot：一种用于树冠下植物导航的柔顺机器人
机构 * Robotics Department, University of Michigan（密歇根大学机器人系）
AI总结 针对有机农业虫害监测难题，提出STEMbot微型攀爬机器人系统，集成全几何PIN-SLAM管道和语义八叉树，用流形约束A*规划器实现分支感知遍历与遮挡目标检测，经实验验证可可靠导航并实现高保真几何重建。
Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). Project page: https://um-arm-lab.github.io/stembot-site/
Shift & Drift：用于可泛化且稳健的自动驾驶运动规划的零样本基准测试
机构 * Mercedes-Benz AG, Research & Development（梅赛德斯-奔驰股份公司，研发部） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； Karlsruhe Institute of Technology, ITIV（卡尔斯鲁厄理工学院，ITIV）
AI总结 研究自动驾驶运动规划器在新城市拓扑泛化及执行扰动恢复方面的不足，提出Shift & Drift双轨基准测试，通过语义转移和状态分布漂移测试不同规划范式，发现模仿学习与强化学习在性能上的差异，为评估可靠部署提供基准。
Comments Accepted at 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
PanoImager：基于几何引导的稀疏全景视图新视角合成与重建
机构 * Institute of Industrial Science, The University of Tokyo（东京大学生产技术研究所）
AI总结 提出PanoImager框架，无需SfM，结合前馈位姿/深度先验、几何条件扩散视图补全和深度引导3DGS优化，从稀疏全景图像实现稳定新视角合成与重建。
Comments IROS 2026
PLED-VINS：一种用于动态环境的基于点线事件的视觉惯性同步定位与地图构建
机构 * KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology)（韩国科学技术院） ； School of Electrical Engineering, KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology)（韩国科学技术院电气工程学院）
AI总结 针对动态环境中视觉SLAM的挑战，PLED-VINS基于单目事件相机，通过提出熵-近期得分图和统一调整估计特征可靠性，设计自适应加权策略，有效提升了含运动物体动态序列的状态估计。
Comments 8 pages, 9 figures. Accepted to IROS 2026
HumAIN：人类感知的隐式社交机器人导航
机构 * Ewha Womans University（梨花女子大学） ； George Mason University（乔治梅森大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Tufts University（塔夫茨大学） ； Semio（Semio公司） ； Hokkaido University（北海道大学）
AI总结 研究提出HumAIN框架，通过知识蒸馏将隐式社交线索融入机器人导航规划。利用基于Transformer的教师模型学习强大表示，蒸馏到轻量级学生模型。实验表明该方法能有效提升轨迹预测指标，在资源受限平台实现类人导航意识。
Comments 8 pages, 4 figures. Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)
NeuralMUSIC: 一种用于机器人声源定位的混合神经-子空间框架
机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院）
AI总结 提出NeuralMUSIC混合框架，结合神经网络估计空间协方差矩阵与经典MUSIC子空间方法，通过频率注意力融合和自监督学习提升机器人声源定位的鲁棒性和跨域泛化能力。
Comments Accepted by IROS 2026
聚类嵌入模型预测路径积分控制：避免平均诱导失效并实现动态障碍物的高效聚类选择
机构 * University of Washington（华盛顿大学）
AI总结 研究针对MPPI在杂乱环境中平均诱导失效问题，提出聚类嵌入MPPI框架。通过集成高保真修剪和聚类阶段重新定义控制律，利用DBSCAN等分离可行轨迹模式，结合智能选择逻辑。实验表明该方法能减轻障碍物前犹豫，缩短目标到达时间和末端执行器路径。
Journal ref IROS 2026
用于反无人机系统的基于不确定性驱动多智能体强化学习的延迟感知主动三角测量
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院）
AI总结 针对反无人机系统中目标定位问题，提出延迟感知、不确定性驱动的多智能体强化学习框架。通过Dec-POMDP公式、控制比较及多源协方差传播等方法，实验表明该框架能有效提高三角测量有效性，降低RMSE，凸显循环记忆对延迟补偿的关键作用。
Comments Accepted to IROS 2026
用于使用车载传感器的本体感受车辆定位的物理正则化机器学习
机构 * AImotion Bavaria, Technische Hochschule Ingolstadt（巴伐利亚AImotion公司，英戈尔施塔特技术应用大学） ； Technische Universität München（慕尼黑工业大学）
AI总结 研究针对自主移动系统中车辆定位问题，提出物理正则化机器学习框架PRML2，结合卡尔曼滤波与数据驱动学习优势，通过可微卡尔曼滤波器实现物理正则化学习，提升定位精度与泛化能力，在公开数据集上验证其性能并引入新数据集。
Comments Accepted at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 8 pages, 4 figures
TacReasoner：面向真实场景交互推理的动态触觉-语言框架
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村科学城） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Guangdong Institute of Artificial Intelligence and Advanced Computing（广东省人工智能与先进计算研究院）
AI总结 针对动态触觉信号建模不足、触觉基础模型易幻觉的问题，提出含动态触觉编码器的TacReasoner框架，配套构建TouchCoT-10k数据集与DynTac-Bench基准，推理性能优于主流大模型。
Comments 8 pages, 7 figures. Accepted at IROS 2026
WinTA-GIL：间歇信号环境下用于GNSS-IMU-LiDAR航向精化的窗口轨迹对齐
机构 * State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS), Wuhan University（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室） ； School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University（武汉大学遥感信息工程学院） ； College of Engineering and Computer Science, University of Michigan-Dearborn（美国密歇根大学迪尔伯恩分校工程与计算机科学学院）
AI总结 针对多源融合定位系统中航向估计难题，提出WinTA-GIL框架，通过基于时间窗口的优化策略融合GNSS、IMU和LiDAR信息，将航向估计转化为轨迹一致性优化问题，实验证明其性能优越。
Comments Accepted to IROS 2026.8 pages,10 figures
遮挡解空间：针对容错感知操纵的与规划器无关的对抗攻击
机构 * Guangzhou University（广州大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学）
AI总结 提出针对容错感知操纵的与规划器无关攻击框架，通过运动学占用热图刻画机器人能力，将攻击设为预算最大覆盖优化，实验表明该方法能可靠引发规划失败，优于基线。
Comments Accepted by IROS'2026
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