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AmphiKey: A Dual-Mode Secure Authenticated Key Encapsulation Protocol for Smart Grid

L'article présente AmphiKey, un protocole hybride post-quantique et classique conçu pour sécuriser les communications des réseaux intelligents grâce à deux modes opérationnels distincts offrant soit une authentification forte et non-répudiable, soit une authentification déniable, le tout validé par des performances optimisées sur des infrastructures hétérogènes allant des serveurs puissants aux appareils contraints comme le Raspberry Pi.

Kazi Hassan Shakib, Muhammad Asfand Hafeez, Arslan Munir2026-03-10💻 cs

Traffic-MLLM: Curiosity-Regularized Supervised Learning for Traffic Scenario Case-Based Reasoning

Le papier présente Traffic-MLLM, un cadre d'apprentissage supervisé régulé par la curiosité qui remplace la recherche explicite de cas par un espace de cas structuré appris directement à partir de données multimodales, améliorant ainsi la robustesse et le raisonnement des systèmes de conduite autonome dans des scénarios de circulation complexes et à longue traîne.

Waikit Xiu, Qiang Lu, Bingchen Liu, Chen Sun, Xiying Li2026-03-10💻 cs

ActivePose: Active 6D Object Pose Estimation and Tracking for Robotic Manipulation

L'article présente ActivePose, une approche active de l'estimation et du suivi de pose 6D qui combine un modèle vision-langage avec une « imagination robotique » et une politique de diffusion pour détecter et résoudre dynamiquement les ambiguïtés visuelles en temps réel, permettant ainsi une manipulation robotique plus fiable.

Sheng Liu, Zhe Li, Weiheng Wang, Han Sun, Heng Zhang, Hongpeng Chen, Yusen Qin, Arash Ajoudani, Yizhao Wang2026-03-10💻 cs

Bio-inspired tail oscillation enables robot fast crawling on deformable granular terrains

Inspiré par le périopode, ce papier démontre que l'oscillation active d'une queue sur un robot permet d'accélérer sa progression de 67 % sur des terrains granulaires déformables en fluidifiant le substrat et en réduisant la traînée, offrant ainsi de nouvelles directives pour la conception de robots destinés à l'agriculture, au sauvetage et à l'exploration environnementale.

Shipeng Liu, Meghana Sagare, Shubham Patil, Feifei Qian2026-03-10💻 cs

Agile in the Face of Delay: Asynchronous End-to-End Learning for Real-World Aerial Navigation

Cet article présente un cadre d'apprentissage par renforcement asynchrone qui découple la perception et le contrôle pour permettre aux véhicules aériens autonomes de naviguer de manière agile et robuste à 100 Hz dans des environnements complexes, en surmontant les délais de perception grâce à un module d'encodage temporel et une stratégie de transfert sim-to-real réussie.

Yude Li, Zhexuan Zhou, Huizhe Li, Youmin Gong, Jie Mei2026-03-10💻 cs

GeoAware-VLA: Implicit Geometry Aware Vision-Language-Action Model

Le papier présente GeoAware-VLA, une approche qui améliore la généralisation des modèles Vision-Language-Action à de nouveaux points de vue en intégrant des priors géométriques via un modèle de vision pré-entraîné et gelé, permettant ainsi d'obtenir des gains significatifs en généralisation zéro-shot sur des benchmarks simulés et réels sans nécessiter de données 3D explicites.

Ali Abouzeid, Malak Mansour, Qinbo Sun, Zezhou Sun, Dezhen Song2026-03-10💻 cs

Event-Based Visual Teach-and-Repeat via Fast Fourier-Domain Cross-Correlation

Cet article présente un système de navigation visuelle « teach-and-repeat » basé sur une caméra événementielle qui utilise la corrélation croisée dans le domaine fréquentiel pour atteindre une latence de traitement ultra-faible de 2,88 ms, permettant une navigation autonome précise de plus de 3000 mètres dans diverses conditions lumineuses.

Gokul B. Nair, Alejandro Fontan, Michael Milford, Tobias Fischer2026-03-10💻 cs

RetoVLA: Reusing Register Tokens for Spatial Reasoning in Vision-Language-Action Models

Le papier présente RetoVLA, une architecture qui réutilise des jetons d'inscription (Register Tokens) pour injecter un contexte spatial global dans les modèles Vision-Language-Action, permettant ainsi d'améliorer significativement les performances de manipulation robotique sans augmenter le nombre de paramètres.

Jiyeon Koo, Taewan Cho, Hyunjoon Kang, Eunseom Pyo, Tae Gyun Oh, Taeryang Kim, Andrew Jaeyong Choi2026-03-10💻 cs

Quantized Visual Geometry Grounded Transformer

Ce papier présente QuantVGGT, le premier cadre de quantisation post-entraînement pour les transformers VGGT, qui surmonte les défis de distribution à queue lourde et d'instabilité d'échantillonnage grâce à une quantification fine lissée en double et un échantillonnage diversifié filtré par bruit, permettant une réduction significative de la mémoire et une accélération matérielle tout en préservant une précision de reconstruction supérieure à 98 %.

Weilun Feng, Haotong Qin, Mingqiang Wu, Chuanguang Yang, Yuqi Li, Xiangqi Li, Zhulin An, Libo Huang, Yulun Zhang, Michele Magno, Yongjun Xu2026-03-10💻 cs