IEEE RA-L

Generalizable Multi-Agent Planning from Signal Temporal Logic Specifications via Diffusion

基于扩散模型的、可从信号时序逻辑规范实现通用多智能体规划

Joe Eappen, Zikang Xiong, Shreyash S. Iyengar, Suresh Jagannathan

AI总结 该研究针对多智能体STL规划的通用能力与可扩展性的权衡问题，提出STL引导的扩散方法，实现了可泛化、可扩展且规划多样的多智能体规划，减少了安全违规。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026

SMILE: Smooth Motion for Improved Long-Horizon VLA Execution

SMILE：用于改进长视界视觉-语言-动作（VLA）执行的平滑运动

Jongwoo Park, E-Ro Nguyen, Kanchana Ranasinghe, Cristina Mata, Xiang Li, Michael S Ryoo

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） 纠错

AI总结 SMILE是一种保留架构的接口，通过预测B样条系数生成平滑动作序列，应用于多款VLA模型后，在多个基准及真实实验中提升了长视界VLA执行的准确率与效率

Comments Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

InLiER: Learning-Free Heterogeneous LiDAR Place Recognition via Intermediate Mixed-Radix Structural Keypoint Tokenization

InLiER：通过中间混合基数结构关键点令牌化实现无学习的异构激光雷达地点识别

Nikolaos Stathoulopoulos, George Nikolakopoulos

AI总结 研究针对机器人平台结合多种激光雷达致现有描述符性能下降的问题，提出无学习管道InLiER，通过混合基数令牌ID编码关键点信息，经三个检索阶段处理，在相关数据集和实验中表现出色，优于基于学习的基线。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 8 pages, 8 figures

Vision-Based Agile Landing on Turbulent Waters

基于视觉的湍急水域敏捷着陆

Dimosthenis Angelis, Leonard Bauersfeld, Davide Scaramuzza, Evangelos Boukas

机构 * Department of Electrical and Photonics Engineering, Technical University of Denmark（丹麦技术大学电子与光子工程系） ； Robotics and Perception Group, Department of Informatics, University of Zurich（苏黎世大学信息学院机器人与感知组） 纠错

AI总结 提出一种基于强化学习的方法，利用多旋翼状态和局部视觉特征，在无需显式平台状态信息的情况下实现海上移动平台的自主着陆，在模拟和真实实验中优于模型预测控制基线。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), August 2026