На постерной сессии A*-конференции ICRA’2026 в Вене представили нашу работу Knowledge-Guided Manipulation Using Multi-Task Reinforcement Learning
В ней был разработан метод KG-M3PO, который для решения задачи манипуляции предметами по текстовому запросу помимо входного изображения и состояния звеньев манипулятора использует закодированный граф окружающей 3D-сцены. Эту работу приняли на конференцию с первого раза, рецензенты отметили новизну и пользу такого подхода.
#Papers #ICRA
В ней был разработан метод KG-M3PO, который для решения задачи манипуляции предметами по текстовому запросу помимо входного изображения и состояния звеньев манипулятора использует закодированный граф окружающей 3D-сцены. Эту работу приняли на конференцию с первого раза, рецензенты отметили новизну и пользу такого подхода.
#Papers #ICRA
❤9🔥3
Поделюсь объявлением, которое раздавали на конференции ICRA’2026 о Летней школе по робототехнике для молодежи в Праге: The 2026 IEEE RAS Summer School on Multi-Robot Systems (July 29 - August 4, 2026).
Лекторы - широко известные, но за учебную программу и жилье участники платят сами.
Ссылка: https://mrs.fel.cvut.cz/summer-school-2026/
#News #ICRA
Лекторы - широко известные, но за учебную программу и жилье участники платят сами.
Ссылка: https://mrs.fel.cvut.cz/summer-school-2026/
#News #ICRA
👍1
🔥12❤2🤔2👍1
Отдельный пост о российских докладах на основном треке A* конференции ICRA-2026: на прошлой неделе мне удалось посетить их все. Россия попала в рейтинг стран, подавших больше всего докладов на ICRA - всего было подано 37 докладов, что на 1 штуку больше чем у страны-хозяйки конференции в 2026 году - Австрии. Но среди 37 них приняли всего 7 статей и все были представлены как постеры:
1. Narendra A., Maribjonov M., Makarov D., Yudin D., Panov A. Knowledge-Guided Manipulation Using Multi-Task Reinforcement Learning
2. Staroverov A., Alhaddad M., Narendra A., Mironov K., Panov A. Dynamic Neural Potential Field: Online Trajectory Optimization in Presence of Moving Obstacles
3. Danik Y., Makarov D., Arkhipova A., Davidenko S., Panov A. TOCALib: Optimal control library with interpolation for bimanual manipulation and obstacles avoidance
4. A. Konushin, N. Drozdov, B. Gabdullin, A. Zakharov, A. Vorontsova, D. Rukhovich, M. Kolodiazhnyi. TUN3D: Towards Real-World Scene Understanding from Unposed Images
5. I. Indyk, I. Penshin, I. Sosin, M. Monastyrny, A. Valenkov, I. Makarov. WideDepth: Millimeter-Accurate Benchmark for Fisheye Depth Estimation
6. V. Serpiva, A. Lykov, F. Batool, V. Kozlovskiy, M. A. Cabrera, D. Tsetserukou. FlightDiffusion: Revolutionising Autonomous Drone Training with Diffusion Models Generating FPV Video
7. L. Ratnabala, R. Peter, A. Fedoseev, D. Tsetserukou. HIPPO-MAT: Decentralized Task Allocation Using GraphSAGE and Multi-Agent Deep Reinforcement Learning
#ICRA #References
1. Narendra A., Maribjonov M., Makarov D., Yudin D., Panov A. Knowledge-Guided Manipulation Using Multi-Task Reinforcement Learning
2. Staroverov A., Alhaddad M., Narendra A., Mironov K., Panov A. Dynamic Neural Potential Field: Online Trajectory Optimization in Presence of Moving Obstacles
3. Danik Y., Makarov D., Arkhipova A., Davidenko S., Panov A. TOCALib: Optimal control library with interpolation for bimanual manipulation and obstacles avoidance
4. A. Konushin, N. Drozdov, B. Gabdullin, A. Zakharov, A. Vorontsova, D. Rukhovich, M. Kolodiazhnyi. TUN3D: Towards Real-World Scene Understanding from Unposed Images
5. I. Indyk, I. Penshin, I. Sosin, M. Monastyrny, A. Valenkov, I. Makarov. WideDepth: Millimeter-Accurate Benchmark for Fisheye Depth Estimation
6. V. Serpiva, A. Lykov, F. Batool, V. Kozlovskiy, M. A. Cabrera, D. Tsetserukou. FlightDiffusion: Revolutionising Autonomous Drone Training with Diffusion Models Generating FPV Video
7. L. Ratnabala, R. Peter, A. Fedoseev, D. Tsetserukou. HIPPO-MAT: Decentralized Task Allocation Using GraphSAGE and Multi-Agent Deep Reinforcement Learning
#ICRA #References
👍3
Про конкурсы на ICRA’2026: их было 9 и они были посвящены технологиям беспилотной навигации наземных и летающих роботов, управлению антропоморфными роботами и манипуляторами, которые должны делать что-то полезное.
Каждый из этих конкурсов по сути источник самых свежих данных по современным нерешенным научным и инженерным проблемам, объективный бенчмарк топовых решений от ведущих команд. Если есть желание заняться какой-то областью в интеллектуальной робототехнике - в первую очередь изучайте то, что публикуют на таких конкурсах.
Вот список этих конкурсов (см. также фото с их визуализацией в одном месте):
- COMP 1 – The 11th Robotic Grasping and Manipulation Competition
- COMP 2 – What Bimanuals Can Do
- COMP 3 – The 27th RoboRacer Autonomous Racing Competition
- COMP 4 – LeHome Challenge 2026
- COMP 5 – REAL-I: The 1st Real-world Embodied AI Learning Challenge
- COMP 6 – AI for Robotic Surgery
- COMP 7 – The BARN Challenge 2026
- COMP 8 – AgiBot World Challenge 2026
- COMP 9 – Legged Robot Challenges
Отдельно отмечу конкурс AgiBot World Challenge, в котором команда Центра робототехники Сбера GreenVLA стала призером и заняла 3 место. Поздравляем ребят!
#ICRA
Каждый из этих конкурсов по сути источник самых свежих данных по современным нерешенным научным и инженерным проблемам, объективный бенчмарк топовых решений от ведущих команд. Если есть желание заняться какой-то областью в интеллектуальной робототехнике - в первую очередь изучайте то, что публикуют на таких конкурсах.
Вот список этих конкурсов (см. также фото с их визуализацией в одном месте):
- COMP 1 – The 11th Robotic Grasping and Manipulation Competition
- COMP 2 – What Bimanuals Can Do
- COMP 3 – The 27th RoboRacer Autonomous Racing Competition
- COMP 4 – LeHome Challenge 2026
- COMP 5 – REAL-I: The 1st Real-world Embodied AI Learning Challenge
- COMP 6 – AI for Robotic Surgery
- COMP 7 – The BARN Challenge 2026
- COMP 8 – AgiBot World Challenge 2026
- COMP 9 – Legged Robot Challenges
Отдельно отмечу конкурс AgiBot World Challenge, в котором команда Центра робототехники Сбера GreenVLA стала призером и заняла 3 место. Поздравляем ребят!
#ICRA
🔥8