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Dual-Agent Multiple-Model Reinforcement Learning for Event-Triggered Human-Robot Co-Adaptation in Decoupled Task Spaces

Este artículo presenta una política de control compartido para rehabilitación que utiliza un aprendizaje por refuerzo de doble agente con múltiples modelos (DAMMRL) y una estrategia de activación por eventos para optimizar la co-adaptación humano-robot en tareas de alcance, logrando una mayor precisión y eficiencia al permitir que el paciente controle la dirección principal mientras el robot ajusta dinámicamente las correcciones ortogonales.

Yaqi Li, Zhengqi Han, Huifang Liu, Steven W. Su2026-03-09💻 cs

DreamToNav: Generalizable Navigation for Robots via Generative Video Planning

DreamToNav es un marco de navegación robótica que utiliza modelos de video generativos para traducir instrucciones de lenguaje natural en trayectorias ejecutables, permitiendo a robots móviles y cuadrúpedos navegar de forma autónoma y segura en entornos interiores con una tasa de éxito del 76,7%.

Valerii Serpiva, Jeffrin Sam, Chidera Simon, Hajira Amjad, Iana Zhura, Artem Lykov, Dzmitry Tsetserukou2026-03-09💻 cs

KISS-IMU: Self-supervised Inertial Odometry with Motion-balanced Learning and Uncertainty-aware Inference

El artículo presenta KISS-IMU, un marco de odometría inercial auto-supervisado que elimina la dependencia de datos de verdad absoluta entrenando únicamente la red de IMU mediante señales de supervisión derivadas de la optimización de grafos de pose y el registro ICP basado en LiDAR, logrando así una mayor escalabilidad y robustez en entornos diversos.

Jiwon Choi, Hogyun Kim, Geonmo Yang, Juhui Lee, Younggun Cho2026-03-09💻 cs

VG3S: Visual Geometry Grounded Gaussian Splatting for Semantic Occupancy Prediction

El artículo presenta VG3S, un marco innovador que mejora la predicción de ocupación semántica 3D integrando fundamentos geométricos de modelos de visión preentrenados mediante un adaptador jerárquico, logrando avances significativos en precisión sobre el conjunto de datos nuScenes.

Xiaoyang Yan, Muleilan Pei, Shaojie Shen2026-03-09💻 cs

Few-Shot Neural Differentiable Simulator: Real-to-Sim Rigid-Contact Modeling

Este artículo presenta un simulador neuronal diferenciable de pocos ejemplos que combina formulaciones analíticas con redes neuronales gráficas para calibrar simuladores físicos con datos reales mínimos, logrando una alta fidelidad en la dinámica de contactos rígidos y mejorando el aprendizaje de políticas robóticas.

Zhenhao Huang, Siyuan Luo, Bingyang Zhou, Ziqiu Zeng, Jason Pho, Fan Shi2026-03-09💻 cs

TaPD: Temporal-adaptive Progressive Distillation for Observation-Adaptive Trajectory Forecasting in Autonomous Driving

El artículo presenta TaPD, un marco unificado y adaptable que utiliza destilación progresiva de conocimiento y un módulo de relleno temporal para mejorar significativamente la predicción de trayectorias en vehículos autónomos, especialmente cuando la información histórica de observación es variable o extremadamente corta.

Mingyu Fan, Yi Liu, Hao Zhou, Deheng Qian, Mohammad Haziq Khan, Matthias Raetsch2026-03-09🤖 cs.AI

NOVA: Next-step Open-Vocabulary Autoregression for 3D Multi-Object Tracking in Autonomous Driving

El artículo presenta NOVA, un nuevo paradigma de autoregresión de vocabulario abierto que utiliza modelos de lenguaje grandes para reformular el seguimiento de múltiples objetos 3D como una tarea de generación de secuencias semánticas, logrando mejoras significativas en la generalización de categorías desconocidas y la consistencia de identidad en entornos de conducción autónoma.

Kai Luo, Xu Wang, Rui Fan, Kailun Yang2026-03-09💻 cs

Towards Robotic Lake Maintenance: Integrating SONAR and Satellite Data to Assist Human Operators

Este artículo propone un enfoque de dos pasos que integra índices satelitales y un vehículo de superficie no tripulado equipado con sonar multihaz para detectar y mapear con precisión la vegetación acuática sumergida, facilitando así una colaboración humano-robot que optimiza y reduce la carga laboral en el mantenimiento de lagos artificiales.

Ahmed H. Elsayed, Christoph Manss, Tarek A. El-Mihoub, Andrej Lejman, Frederic Stahl2026-03-09💻 cs

Can we Trust Unreliable Voxels? Exploring 3D Semantic Occupancy Prediction under Label Noise

Este artículo presenta OccNL, el primer benchmark para la predicción de ocupación semántica 3D bajo ruido de etiquetas, y propone DPR-Occ, un marco robusto que supera el colapso de los métodos existentes al generar supervisión fiable mediante razonamiento de etiquetas parciales de doble fuente, logrando así mejoras significativas en entornos dinámicos.

Wenxin Li, Kunyu Peng, Di Wen, Junwei Zheng, Jiale Wei, Mengfei Duan, Yuheng Zhang, Rui Fan, Kailun Yang2026-03-09💻 cs

SuperSuit: An Isomorphic Bimodal Interface for Scalable Mobile Manipulation

El artículo presenta SuperSuit, un marco de interfaz bimodal isomórfico que unifica la teleoperación y la demostración activa para la manipulación móvil, permitiendo la adquisición escalable de datos de alta calidad mediante representaciones cinemáticas consistentes que eliminan la necesidad de inversas cinemáticas y facilitan la mezcla directa de datos para el entrenamiento de políticas.

Tongqing Chen, Hang Wu, Jiasen Wang, Xiaotao Li, Zhu Jin, Lu Fang2026-03-09💻 cs

Open-Source Based and ETSI Compliant Cooperative, Connected, and Automated Mini-Cars

Este artículo propone una plataforma de mini-coches a escala 1:10 basada en software de código abierto y compatible con los estándares ETSI para facilitar el desarrollo y validación económica de algoritmos de vehículos cooperativos, conectados y automatizados, demostrando su viabilidad mediante la implementación de un sistema de advertencia de colisiones en intersecciones.

Lorenzo Farina, Federico Gavioli, Salvatore Iandolo, Francesco Moretti, Giuseppe Perrone, Matteo Piccoli, Francesco Raviglione, Marco Rapelli, Antonio Solida, Paolo Burgio, Carlo Augusto Grazia, Alessandro Bazzi2026-03-09💻 cs

Safe Consensus of Cooperative Manipulation with Hierarchical Event-Triggered Control Barrier Functions

Este artículo presenta un marco de control distribuido que utiliza funciones de barrera de control (CBF) jerárquicas activadas por eventos para lograr un consenso seguro y coordinado en la manipulación cooperativa de múltiples brazos robóticos, garantizando restricciones de seguridad estrictas mientras reduce significativamente los costos computacionales y de comunicación.

Simiao Zhuang, Bingkun Huang, Zewen Yang2026-03-09💻 cs

Data Analogies Enable Efficient Cross-Embodiment Transfer

Este trabajo demuestra que, para mejorar la transferencia entre diferentes robots, el uso de demostraciones emparejadas que alineen tareas y trayectorias (analogías de datos) es más efectivo que simplemente aumentar la diversidad de datos no estructurados, logrando un aumento del 22,5% en el éxito de la transferencia en escenarios reales.

Jonathan Yang, Chelsea Finn, Dorsa Sadigh2026-03-09💻 cs

History-Conditioned Spatio-Temporal Visual Token Pruning for Efficient Vision-Language Navigation

Este trabajo presenta un marco de poda de tokens visuales espaciotemporales sin entrenamiento que mejora la eficiencia y reduce la latencia en la navegación robotizada basada en lenguaje y visión, manteniendo una alta precisión y validándose tanto en benchmarks estándar como en un robot cuadrúpedo real.

Qitong Wang, Yijun Liang, Ming Li, Tianyi Zhou, Christopher Rasmussen2026-03-09💻 cs

Control Barrier Corridors: From Safety Functions to Safe Sets

Este artículo introduce el concepto de corredores de barrera de control, que unifica las funciones de barrera de control y los corredores de movimiento seguros para permitir la selección de objetivos persistentes y verificablemente seguros en la planificación de trayectorias de robots autónomos en entornos desconocidos.

Ömür Arslan, Nikolay Atanasov2026-03-09💻 cs

A Unified Low-Dimensional Design Embedding for Joint Optimization of Shape, Material, and Actuation in Soft Robots

Este artículo presenta una incrustación de diseño unificada y de baja dimensión que permite la optimización conjunta eficiente de la forma, los materiales y la actuación en robots blandos, superando a los enfoques secuenciales y basados en redes neuronales al reducir la complejidad computacional y mejorar la expresividad del diseño.

Vittorio Candiello, Manuel Mekkattu, Mike Y. Michelis, Robert K. Katzschmann2026-03-09💻 cs

CFEAR-Teach-and-Repeat: Fast and Accurate Radar-only Localization

El artículo presenta CFEAR-TR, un sistema de localización robusto y eficiente basado únicamente en radar que, mediante la alineación conjunta de escaneos en vivo con mapas previos y ventanas deslizantes, logra una precisión superior al estado del arte en condiciones adversas, acercándose al rendimiento del LiDAR.

Maximilian Hilger, Daniel Adolfsson, Ralf Becker, Henrik Andreasson, Achim J. Lilienthal2026-03-09💻 cs

SG-DOR: Learning Scene Graphs with Direction-Conditioned Occlusion Reasoning for Pepper Plants

El artículo presenta SG-DOR, un marco de aprendizaje que utiliza grafos de escena con razonamiento de oclusión condicionado a la dirección para inferir relaciones físicas y de obstrucción en plantas de pimiento, mejorando así la planificación de la cosecha robótica en densos dosel.

Rohit Menon, Niklas Mueller-Goldingen, Sicong Pan, Gokul Krishna Chenchani, Maren Bennewitz2026-03-09💻 cs

Underactuated multimodal jumping robot for extraterrestrial exploration

Este artículo presenta un robot monopedal subactuado de 1,25 kg diseñado para la exploración extraterrestre en gravedad reducida, que utiliza solo dos ruedas de reacción y un actuador de salto para lograr rodar, saltar de forma dirigida, aterrizar y enderezarse mediante un control de orientación espacial y un cambio simple entre modos de locomoción.

Neil R. Wagner, Justin K. Yim2026-03-09💻 cs

Spatial Calibration of Diffuse LiDARs

Este artículo presenta un procedimiento de calibración espacial que estima el área de influencia y la sensibilidad relativa de cada píxel de un LiDAR de tiempo de vuelo difuso en un plano de imagen RGB, permitiendo una alineación precisa mediante mapas de respuesta recuperados con un parche retroreflector escaneado.

Nikhil Behari, Ramesh Raskar2026-03-09💻 cs

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