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Decision-Driven Semantic Object Exploration for Legged Robots via Confidence-Calibrated Perception and Topological Subgoal Selection

Este trabajo propone un enfoque de exploración semántica para robots bípedos que, mediante la arbitraje de evidencia semántica calibrada por confianza, una memoria topológica de crecimiento controlado y la selección de subobjetivos basada en utilidad, transforma observaciones semánticas ruidosas en decisiones de exploración estables y ejecutables sin depender de reconstrucciones geométricas densas.

Guoyang Zhao, Yudong Li, Weiqing Qi, Kai Zhang, Bonan Liu, Kai Chen, Haoang Li, Jun Ma2026-03-09💻 cs

ROSflight 2.0: Lean ROS 2-Based Autopilot for Unmanned Aerial Vehicles

El artículo presenta ROSflight 2.0, un ecosistema de piloto automático de código abierto basado en ROS 2 diseñado para investigadores, que mejora la modularidad y la transición de la simulación al hardware mediante una arquitectura ligera y documentación clara, logrando controlar un multirotor a 400 Hz cerrando todos los bucles de control en una computadora compañera.

Jacob Moore, Phil Tokumaru, Ian Reid, Brandon Sutherland, Joseph Ritchie, Gabe Snow, Tim McLain2026-03-09💻 cs

ROSplane 2.0: A Fixed-Wing Autopilot for Research

ROSplane 2.0 es una pila de autonomía de código abierto y ligera para UAVs de ala fija, construida sobre ROS 2 por investigadores para investigadores, que acelera la investigación mediante interfaces claras, una mayor modularidad y un pipeline de modelado aerodinámico que facilita la transición de la simulación a la prueba real sin herramientas costosas.

Ian Reid, Joseph Ritchie, Jacob Moore, Brandon Sutherland, Gabe Snow, Phillip Tokumaru, Tim McLain2026-03-09💻 cs

Phys2Real: Fusing VLM Priors with Interactive Online Adaptation for Uncertainty-Aware Sim-to-Real Manipulation

El artículo presenta Phys2Real, un pipeline de aprendizaje por refuerzo que fusiona estimaciones de parámetros físicos inferidas por modelos de visión y lenguaje con la adaptación interactiva en línea basada en incertidumbre para lograr una transferencia efectiva de simulación a realidad en tareas de manipulación robótica.

Maggie Wang, Stephen Tian, Aiden Swann, Ola Shorinwa, Jiajun Wu, Mac Schwager2026-03-09🤖 cs.AI

Sample-Based Hybrid Mode Control: Asymptotically Optimal Switching of Algorithmic and Non-Differentiable Control Modes

Este artículo presenta un método de control híbrido basado en muestras que formula la selección y el cambio de modos de control como un problema de optimización entera, logrando garantías de rendimiento óptimo y demostrando su eficacia en tareas robóticas que requieren una conmutación reactiva entre planificación a largo plazo y control de alta frecuencia.

Yilang Liu, Haoxiang You, Ian Abraham2026-03-09💻 cs

Push Anything: Single- and Multi-Object Pushing From First Sight with Contact-Implicit MPC

Este trabajo presenta C3+, un algoritmo mejorado de control predictivo basado en modelos con contacto implícito que permite empujar con éxito y en tiempo real objetos individuales y múltiples de diversas formas, logrando una tasa de éxito del 98% en implementaciones físicas.

Hien Bui, Yufeiyang Gao, Haoran Yang, Eric Cui, Siddhant Mody, Brian Acosta, Thomas Stephen Felix, Bibit Bianchini, Michael Posa2026-03-09💻 cs

ExpReS-VLA: Specializing Vision-Language-Action Models Through Experience Replay and Retrieval

El artículo presenta ExpReS-VLA, un método que especializa rápidamente los modelos de Visión-Lenguaje-Acción (VLA) preentrenados para dominios específicos mediante la recuperación de experiencias comprimidas y un mecanismo de aprendizaje contrastivo, logrando una adaptación eficiente en el dispositivo que previene el olvido catastrófico y mejora significativamente el rendimiento en tareas robóticas tanto en simulación como en robots físicos.

Shahram Najam Syed, Yatharth Ahuja, Arthur Jakobsson, Jeff Ichnowski2026-03-09💻 cs

Bi-AQUA: Bilateral Control-Based Imitation Learning for Underwater Robot Arms via Lighting-Aware Action Chunking with Transformers

El artículo presenta Bi-AQUA, un marco pionero de aprendizaje por imitación bilateral para brazos robóticos submarinos que integra un diseño consciente de la iluminación basado en transformadores para lograr una manipulación robusta y adaptable a las variaciones lumínicas en entornos subacuáticos.

Takeru Tsunoori, Masato Kobayashi, Yuki Uranishi2026-03-09💻 cs

EchoVLA: Synergistic Declarative Memory for VLA-Driven Mobile Manipulation

El artículo presenta EchoVLA, un modelo de Visión-Lenguaje-Acción con memoria declarativa sinérgica que combina mapas espaciales-semánticos y experiencias episódicas para superar las limitaciones de los modelos actuales y lograr un manejo móvil más eficaz, validado mediante el nuevo benchmark automatizado MoMani.

Min Lin, Xiwen Liang, Bingqian Lin, Liu Jingzhi, Zijian Jiao, Kehan Li, Yu Sun, Weijia Liufu, Yuhan Ma, Yuecheng Liu, Shen Zhao, Yuzheng Zhuang, Xiaodan Liang2026-03-09💻 cs

Safe Autonomous Lane Changing: Planning with Dynamic Risk Fields and Time-Varying Convex Space Generation

Este artículo presenta un pipeline de planificación de trayectorias para cambios de carril autónomos que integra campos de riesgo dinámicos y espacios convexos variables en el tiempo dentro de un marco de optimización resuelto mediante iLQR, logrando trayectorias más seguras, eficientes y suaves que los métodos tradicionales en escenarios de tráfico complejos.

Yijun Lu, Zhihao Lin, Zhen Tian2026-03-09💻 cs

XR-DT: Extended Reality-Enhanced Digital Twin for Safe Motion Planning via Human-Aware Model Predictive Path Integral Control

Este artículo presenta XR-DT, un marco de gemelo digital potenciado por realidad extendida que integra el modelo de control HA-MPPI y la predicción de trayectorias humanas ATLAS para lograr una planificación de movimiento segura, eficiente e interpretable en entornos compartidos entre humanos y robots.

Tianyi Wang, Jiseop Byeon, Ahmad Yehia, Yiming Xu, Jihyung Park, Tianyi Zeng, Sikai Chen, Ziran Wang, Junfeng Jiao, Christian Claudel2026-03-09🤖 cs.AI