IEEE RA-L

FlexWorm: Primitive-augmented Hybrid Contact-motion Planning for Suction-based Multi-segment Deformable Robots

FlexWorm：用于基于吸盘的多段可变形机器人的基元增强混合接触-运动规划

Zili Tang, Tiecheng Guo, Qinyue Zhang, Meng Guo

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） 纠错

AI总结 FlexWorm框架为基于吸盘的多段可变形机器人提出规划方法，含IKHS与PaHS，仿真和硬件实验表明其在复杂环境下规划性能更优且鲁棒性良好。

Comments 9 pages, 12 figures, accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026. Supplementary video: this https URL (https://youtu.be/OQR5Sx5Bwnc)

Degenerate in Whose Frame? An Equivariance Condition for Degeneracy Detection in LiDAR Registration

在谁的坐标系中退化？激光雷达配准的退化检测的等变性条件

Yujie Zhang, Chunlei Zhao, Yuzong Lin, Yuxuan Guo, Xiaohui Jia, Jinyue Liu

机构 * School of Mechanical Engineering, Hebei University of Technology（河北工业大学机械工程学院） 纠错

AI总结 该研究针对激光雷达配准退化检测中坐标系依赖问题，提出等变度量规则，构建等变点位移度量，经实验验证其特征值与阈值的不变性，为退化检测提供坐标系无关的准则。

Comments 8 pages, 4 figures, 5 tables. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Grounding Robot Generalization in Training Data via Retrieval-Augmented VLMs

通过检索增强的视觉语言模型实现机器人在训练数据中的泛化

Jensen Gao, Dorsa Sadigh, Sandy Huang, Dhruv Shah

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 本文提出RADAR框架，通过检索和视觉语言模型分析，评估机器人策略在不同场景下的泛化能力，验证了其在大规模数据集中的有效性。

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