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Robotic Foundation Models for Industrial Control: A Comprehensive Survey and Readiness Assessment Framework

Questo articolo presenta un'analisi esaustiva dei modelli fondazionali robotici per il controllo industriale, proponendo un framework di valutazione basato su 149 criteri che rivela come la maturità attuale di tali modelli sia limitata e frammentata, sottolineando la necessità di integrare sistematicamente sicurezza, fattibilità in tempo reale e robustezza per un'adozione industriale efficace.

David Kube, Simon Hadwiger, Tobias Meisen2026-03-10💻 cs

Gradient-based Nested Co-Design of Aerodynamic Shape and Control for Winged Robots

Questo articolo presenta un framework di co-progettazione annidata basato su gradienti che ottimizza congiuntamente la forma aerodinamica e il pianificatore di controllo per robot alati, utilizzando un modello surrogato neurale per gestire condizioni di flusso complesse e migliorare le prestazioni in compiti dinamici come l'atterraggio e l'aggancio rispetto ai metodi sequenziali tradizionali.

Daniele Affinita, Mingda Xu, Benoît Valentin Gherardi, Pascal Fua2026-03-10💻 cs

Stability-Guided Exploration for Diverse Motion Generation

Il lavoro propone un metodo innovativo che combina una ricerca stile RRT con un MPC basato sul campionamento e un nuovo schema di campionamento guidato dalla stabilità per generare, tramite simulazione, strategie di manipolazione robotica diversificate e a lungo orizzonte senza necessità di dimostrazioni umane o guide specifiche per il compito.

Eckart Cobo-Briesewitz, Tilman Burghoff, Denis Shcherba, Armand Jordana, Marc Toussaint2026-03-10💻 cs

A Comprehensive Analysis of the Effects of Network Quality of Service on Robotic Telesurgery

Questo studio presenta NetFI, un nuovo strumento di iniezione di guasti, per analizzare in modo esaustivo come la perdita di pacchetti, il ritardo e l'interruzione della comunicazione influenzino le prestazioni e il carico di lavoro dei chirurghi durante la telesurgery, fornendo dati quantitativi fondamentali per definire i limiti operativi e sviluppare strategie di mitigazione robuste.

Zhaomeng Zhang, Seyed Hamid Reza Roodabeh, Homa Alemzadeh2026-03-10💻 cs

Learning-Based Robust Control: Unifying Exploration and Distributional Robustness for Reliable Robotics via Free Energy

Il paper propone un approccio di controllo robotico basato sul principio di energia libera e sulla robustezza distribuzionale per unificare l'esplorazione e la gestione delle incertezze epistemiche, permettendo una manipolazione affidabile e ripetibile in scenari reali senza necessità di affinamento specifico del compito.

Hozefa Jesawada, Giovanni Russo, Abdalla Swikir, Fares Abu-Dakka2026-03-10🔢 math

Receding-Horizon Nullspace Optimization for Actuation-Aware Control Allocation in Omnidirectional UAVs

Questo lavoro propone una strategia di allocazione del controllo basata sull'ottimizzazione dello spazio nullo a orizzonte scorrevole che, integrando le dinamiche asimmetriche degli attuatori nei droni UAV omnidirezionali, riduce significativamente le oscillazioni dei comandi dei motori e migliora il tracciamento della traiettoria rispetto ai metodi convenzionali.

Riccardo Pretto, Mahmoud Hamandi, Abdullah Mohamed Ali, Gokhan Alcan, Anthony Tzes, Fares Abu-Dakka2026-03-10💻 cs

Collaborative Planning with Concurrent Synchronization for Operationally Constrained UAV-UGV Teams

Il paper propone CoPCS, un approccio basato sull'apprendimento che utilizza trasformatori eterogenei per abilitare la pianificazione collaborativa e sincronizzata in tempo reale tra squadre di droni (UAV) e veicoli terrestri (UGV), superando i vincoli operativi di energia e traversabilità per migliorare le prestazioni complessive della missione.

Zihao Deng, Qianhuang Li, Peng Gao, Maggie Wigness, John Rogers, Donghyun Kim, Hao Zhang2026-03-10💻 cs

SysNav: Multi-Level Systematic Cooperation Enables Real-World, Cross-Embodiment Object Navigation

Il paper presenta SysNav, un sistema di navigazione a tre livelli che integra modelli linguistici-visivi e strategie di pianificazione gerarchica per abilitare una navigazione efficiente e robusta verso oggetti specifici in ambienti reali complessi su diverse piattaforme robotiche.

Haokun Zhu, Zongtai Li, Zihan Liu, Kevin Guo, Zhengzhi Lin, Yuxin Cai, Guofei Chen, Chen Lv, Wenshan Wang, Jean Oh, Ji Zhang2026-03-10💻 cs

SurgSync: Time-Synchronized Multi-Modal Data Collection Framework and Dataset for Surgical Robotics

Il paper presenta SurgSync, un framework e un dataset multi-modale sincronizzati per la robotica chirurgica, che integra sensori avanzati e strumenti di post-elaborazione per raccogliere dati realistici su tessuti ex-vivo e supportare lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale autonomi.

Haoying Zhou, Chang Liu, Yimeng Wu, Junlin Wu, Zijian Wu, Yu Chung Lee, Sara Martuscelli, Spetimiu E. Salcudean, Gregory S. Fischer, Peter Kazanzides2026-03-10💻 cs

CN-CBF: Composite Neural Control Barrier Function for Safe Robot Navigation in Dynamic Environments

Il paper propone il CN-CBF, un metodo di controllo neurale composito che combina più funzioni di barriera addestrate tramite la raggiungibilità di Hamilton-Jacobi per garantire una navigazione robotica sicura ed efficace in ambienti dinamici, superando le prestazioni dei metodi esistenti sia in simulazione che in esperimenti hardware.

Bojan Derajic, Sebastian Bernhard, Wolfgang Hönig2026-03-10🤖 cs.LG