作者丨岑峰 2026年6月1日，机器人领域最重要的学术会议国际机器人与自动化会议（ICRA）在奥地利维也纳召开。 在首日举行的“Synthetic Data for Robot Learning” Workshop上，哥伦比亚大学助理教授李昀烛（Yunzhu Li）发表了题为“Structured World Models as Scalable Data Engines for Robot...

来源：公众号“INFINITY” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/z637jkIgnTctdXUdjkiJZg 用 3D 点云提升机器人跨视角、跨物体泛化，80 条示范即可完成新任务微调。 机器人基础模型为什么泛化差？很多时候不是模型不够大，而是它看世界的方式不对。 现在主流机器人基础模型大多依赖 2D 图像。图像能提供外观，但它本质上是三维世界压扁后的投影。...

2026年6月4日，在ICRA 2026大会的Keynote 3“Robot Perception and Spatial AI”环节中，MIT副教授Luca Carlone发表了题为“Maps, Memory, and Tasks — Toward Spatial Al for the Next Generation of Robots”的主旨演讲。他系统性地论证了一个核心观点：下一代机器...

作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 2026 年 6 月 4 日，在 ICRA 2026 “Robot perception and spatial AI” Keynote Session 上，波恩大学教授 Maren Bennewitz 发表了关于主动感知机器人的演讲，直指真实机器人部署中的一个基本困境：机器人面对的世界往往是杂乱、持续变化且只能部分观测的，仅靠被动观察无法完成可靠理解。 Benn...

找到自己的位置，并理解周围环境，一直是机器人能够落地的先决条件。此前的导航系统大多建立在”环境静止、结构稳定”的假设之上，但随着具身智能从实验室走向真实场景，现实世界的动态变化让传统 SLAM（同步定位与建图）逐渐迫近天花板，无力应对自动驾驶中的车辆行人，或是手术机器人面前多变的人体组织。运动、遮挡甚至形变问题，是新一代 SLAM 需要解决的全新问题。 围绕这一挑战，王贺升教授系统介绍了从感...

原文作者：用户“胖头鱼在此” 原文链接：https://www.xiaohongshu.com 我们的论文被 ICRA 2026 录取了！论文编号是 Paper TuI1I.294。 这篇工作想回答一个很实际的问题：如果机器人要在狭窄、杂乱、看不清的空间里抓东西，它应该怎么“边看边动”，而不是盲目伸手？ 在很多真实场景里，机器人并不是一开始就拥有完整地图。比如目标物体可能被障碍物挡住，机械臂...

原文作者：公众号“视觉语言导航” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4dTxzJyX4bWfaNjziaQ3nQ 视觉导航是自主机器人、智能移动设备的核心能力，而环境表征方式直接决定导航精度、鲁棒性与落地门槛。当前主流视觉导航方案各有致命短板，始终难以兼顾精度、效率与通用性： ?经典全局度量3D地图： 依托占据栅格、SLAM重建全局一致几何地图，虽能实现精准路径...

原文作者：Michal Werner, David Čapek 等4名 原文链接：https://www.themoonlight.io 雷峰网(公众号：雷峰网)注：该系统由捷克理工大学（CTU in Prague）著名的多机器人系统小组（MRS）开发。它是针对德国 SPRIN-D Funke 挑战赛（完全自主飞行挑战赛） 专门研发的夺冠方案。比赛要求无人机在没有 GNSS 信号、没有预先构...

原文链接：http://www.labren.org/mm/news/?-icra-2026-???????-???????/ 很高兴能够分享我们的最新成果——??????。这是一个基于几何认知的统一框架，能够实现语言引导的机器人抓取操作。 语言引导的抓取能力是实现直观的人机交互的关键能力之一。机器人不仅应该能够识别物体，还应该能够理解诸如“拿起碗后面的蓝色杯子”这样的自然语言指令。虽然最近...

原文作者：新国立具身智能LinS Lab实验室主页：https://linsats.github.io/ Bi-Adapt: Few-Shot Bimanual Adaptation 1工作简介双臂操作（bimanual manipulation）是机器人完成复杂任务的关键能力，但现有方法通常依赖昂贵的数据采集与训练，并且难以泛化到未见类别的物体。 2我们提出了 Bi-Adapt，一个基于视...