来源：智驾具身新世界 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/JsebXS7LzFhcKMECrnVP5g 本篇论文出发点： 现有端到端自动驾驶模型的局限性：虽然是端到端方案了，感知决策规划在一个网络中，但仍然存在长尾场景泛化能力差（没见过的情况容易出错），复杂语义理解不足的问题，比如（比如交通意图、规则、上下文），缺乏灵活推理能力（决策比较“死板”） ...

来源：EasyReader论文阅读 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/KWke087moVL8f6kIt\_AVUw ? 学科: eess.* 本期 eess.*（电气工程与系统科学）学科精选了5篇高质量论文，涵盖了医学图像超分辨率、机器人动力学控制以及语音信号处理等前沿方向。在医学影像方面，ECCV 2026 录用论文提出了一种双先验零空间学...

来源：井底之硅 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/c3mY9ceM1TKZFJDD0\-v29A 一张宜家桌子，难倒了所有人形机器人 你可能见过人形机器人跑步、翻跟头、跳舞，甚至端茶倒水。 但你有没有想过一个问题：它能自己装一张宜家的桌子吗？ 没有人在旁边遥控，没有预设好的固定动作回放——它得从一堆零件开始，自己看、自己想、自己动手...

来源：视觉语言导航 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/5tL0YhzMFU93Tq\-uxNk2ww ✨ 导读： 在动态环境中，无人机如何从「看见障碍」走向「预见碰撞」？华中科技大学团队被 IROS 2026 录用的工作 ARR-Fly（Anticipatory Risk-Guided Reinforcement Learning）给出了一条极具辨识...

来源：驽马科技 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/PUuFXUl61axBxhJSmInUwA 灵巧手最难的一件事，不是把物体夹起来，而是知道自己的手指到底有没有真的碰到它。 人类可以靠视觉、肌肉感觉和手指受力的微小变化来判断接触。机器人通常更直接：在指尖贴触觉传感器。但触觉硬件贵、脆、难集成，换一只手或换一批物体，维护成本就上来了。 今天...

来源：3DCV 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Ba6RgK1gjOQsi6BQuM4hLw 西安交通大学人机混合增强智能全国重点实验室 × 江苏细胞壁智能科技有限公司联合团队的最新工作 ChunkFlow 被机器人领域旗舰会议 IROS 2026 接收。该工作直击 VLA 模型分块执行（action chunking）中的时序不连续问题，提出"接缝感...

来源：驽马科技 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/XRX4\_4EERSAVXulBJmQzHQ 自动驾驶最难的，不只是识别已经出现在镜头里的车。更麻烦的是：货车、建筑、路牌后面可能还藏着一个目标，但它到底会不会影响自己的行驶路线？ 如果系统把所有遮挡都当成高风险，就会变得过度保守，动不动就减速甚至停住；如果它只靠补全场景去猜，又可能编出并不存在...

来源：香港中文大学（深圳）理工学院 原文链接：https://sse\.cuhk\.edu\.cn/article/2334 近日，香港中文大学（深圳）理工学院李镇教授团队题为“MaskVLA：Visual Masking Against Trajectory Overfitting of Vision-Language-Action Model”的论文被IROS 2026（The IE...

来源：高德技术 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/FOAJTAZV8x7v7WHwl45mBA 大会介绍 IEEE/RSJ 国际智能机器人与系统大会（International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS）创办于 1988 年，是机器人学、自动化系统及人工智能领域的全...

来源：3D视觉工坊 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/ZBqMZ9\-bT8BkeaC2eg84ag 全景感知以其360度超宽视场覆盖，在机器人导航、自动驾驶、虚拟漫游和文化遗产数字化等领域扮演着不可替代的角色。然而，当我们试图从仅有的几张全景图恢复出完整的三维场景结构时，一个极其棘手的难题横亘眼前：传统的SfM/SLAM流程在旋转主导、弱视差运动条件...