期刊&会议
International Conference on Intelligent Robots and Systems · 会议 · Robotics
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
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)
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