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ICRA 国际机器人与自动化会议

本专区系统性收录 ICRA（国际机器人与自动化会议）相关的论文解读、专家演讲及会议动态等内容。ICRA 集中呈现了机器人运动控制、自主导航、抓取操作与人机协作等领域的年度进展。我们关注技术背后的工程逻辑与前沿趋势，致力于为机器人研究者与开发者提供一份清晰、直接的信息索引。

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机器人

ICRA 2026｜北京大学董豪团队Imagine2Act：让机器人“先想象、再动手”，攻克精细家务难题

该框架在仿真和真实世界的家庭服务任务中均表现出色，为家庭服务机器人的高精度操作提供了一种可解释、可泛化的解决方案。

吴思梦 2026/05/27 18:11

人工智能

ICRA 2026丨GGD-SLAM：面向动态环境、基于通用运动模型的单目3D高斯溅射SLAM

本文提出的GGD -SLAM框架采用可泛化的运动模型，无需预定义语义标注或深度输入即可应对动态环境中的定位与密集地图构建挑战。

陈淑瑜 2026/05/26 14:37

机器人

ICRA 2026｜NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp：刷新跨智能体灵巧抓取SOTA，实现5FPS动态环境交互

T (R,O) Grasp 是一种基于物体 — 机器手空间关系建模的图扩散架构，具备跨智能体的统一表征能力。

陈淑瑜 2026/05/25 16:57

机器人

ICRA 2026 | NavSpace：为机器人装上“空间大脑”，从此不再迷路

NavSpace 首次将评估从静态感知推向持续推理，为攻克机器人“听懂方位词却不会动”的技术瓶颈提供了关键标尺。

陈淑瑜 2026/05/25 16:47

机器人

ICRA 2026 | NUS邵林团队提出Goal-VLA：生成式大模型化身「世界模型」，实现零样本机器人操作

该研究创新性地将图像生成式 VLM 作为 “以物体为中心的世界模型”，在无需任何任务特定微调和成对动作数据的情况下，实现了强大的零样本机器人操作能力。

陈淑瑜 2026/05/25 16:37

机器人

ICRA 2026 | LLM+运筹优化：工业级多机器人协同控制软件生成新范式

当大语言模型走进真实工业产线

陈淑瑜 2026/05/25 15:39

机器人

ICRA 2026｜清华大学&高德联合发布SSM-VLA："空间感知+动态预判"，让机器人"看见"物理世界

SSM-VLA（Seeing Space and Motion），通过创新的"远视潜动作建模"技术，让机器人首次具备了几何感知的场景理解能力和多尺度时序建模能力

陈淑瑜 2026/05/25 13:53

机器人

DAM-VLA——手臂与夹爪解耦，三星研究院的动态动作VLA刷新机器人操控SOTA | ICRA 2026

DAM-VLA首次将手臂运动与夹爪操作解耦建模，配合双尺度加权机制实现了精准高效的机器人操控。

陈淑瑜 2026/04/27 18:33

机器人

LLaVA-VLA——极简设计的高效视觉-语言-动作机器人操控基线 | ICRA 2026

LLaVA-VLA正是针对这一需求提出的极简VLA基线，基于广泛使用的LLaVA生态构建，无任何性能作弊组件，力求用最简洁的设计达到有竞争力的性能

陈淑瑜 2026/04/24 15:57

机器人

Goal-VLA——图像生成式VLM化身「世界模型」，实现零样本机器人操作 | ICRA 2026

新加坡国立大学邵林团队提出了Goal-VLA，创新性地将图像生成式VLM（视觉语言模型）作为「以物体为中心的世界模型」，实现零样本机器人操作

陈淑瑜 2026/04/24 15:41

机器人

机器人也学会“先想后做”了：Imagine2Act突破高精度操作难题 | ICRA 2026

北京大学董豪团队提出的Imagine2Act框架，让机器人先“想象”出任务完成时的理想状态，再据此规划动作，在多项精细操作任务上取得了显著突破。

陈淑瑜 2026/04/22 18:32

机器人

ICRA 2025 获奖名单出炉，卢策吾、邵林等人获分类最佳论文奖

中国机器人科研团队在国际学术会议上的存在感不断提高。

林军 2025/05/30 15:13

AR/VR

亮风台2D AR算法新突破，夺冠世界权威评测 | ICRA 2018

亮风台提出的基于约束置信度的鲁棒跟踪算法（CCM），提高了在局部遮挡、光照变化和运动模糊等各种因素干扰情况下的鲁棒性。

李诗 2018/10/09 17:54

人工智能

ICRA 2018 | 机器人：我不是药神，我只是医生的小帮手

人工智能在医学的每一步，都是人类生存质量提升的一大步。

AI研习社-译站 2018/07/10 10:19

人工智能

ICRA 2018 | 强化学习模拟水下稳定性，潜水体15分钟学会规则

本论文中，我们将要学习基于模型值函数的强化学习方法。

AI研习社-译站 2018/06/25 10:23

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