Коллеги из Пекинского технологического университета (Beijing University of Technology, BJUT) также организовали целый воркшоп на конференции ICRA: Multimodal Embodied Interaction in Robots http://www.mananlab.tech/workshop, утром забежал к ним, но толком не успел послушать. Главным организатором выступила известная нам Ma Nan (https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=tRyS4M4AAAAJ) (H-index 21), у которой мы были в гостях в Пекине. Ей удалось застолбить для воркшопа один из самых больших павильнов, в который, правда, почти никто не пришел. Иронично.
В заключительный день 5 июня удалось посетить два воркшопа.
Побывал на воркшопе по локализации роботов на основе построенных заранее карт https://sites.google.com/view/icra2026-priors-map-workshop/home
На нем запомнились вот такие постеры:
-vS-Graphs: Integrating Visual SLAM and Situational Graphs (https://arxiv.org/abs/2503.01783) (проект с датасетом https://snt-arg.github.io/vsgraphs-results/) (код https://github.com/snt-arg/visual_sgraphs)
-Informed Visual S-Graphs (ivS-Graphs) - BIM Informed Visual SLAM for Construction Monitoring (https://arxiv.org/abs/2509.13972v1)
-COMPASS: COmpact Multi-channel Prior-map And Scene Signature for Floor-Plan-Based Visual Localization (https://arxiv.org/abs/2604.25388)
-OsmAG-LLM: Zero-Shot Open-Vocabulary Object Navigation via Semantic Maps and Large Language Models Reasoning https://arxiv.org/html/2507.12753v1 (код https://anonymous.4open.science/r/osmAG-LLM)
-OSM-BKI: OpenStreetMap-Guided Bayesian Kernel Inference for Domain-Robust LiDAR Semantic Mapping (код https://github.com/arpg/OSM-BKI)
-INHerit-SG: Incremental Hierarchical Semantic Scene Graphs with RAG-Style Retrieval (https://arxiv.org/abs/2602.12971) (проект с датасетом, но пока без кода https://fangyuktung.github.io/INHeritSG.github.io/)
- CAD Assemblies as Object-Level Priors for Robotic Operations Planning (https://drive.google.com/file/d/15PoyRPDi-dIDrGhh97lHirCgJRZ_x5R6/view?usp=drivesdk )
- RoboBIM: Scaling Robot Semantic Foundations through Agentic Extraction of BIM Priors (код https://show2instruct.github.io/RoboBIM/)
- Sat-RoMa: Robust Dense Satellite Geo-Registration for GPS-Denied Navigation
- Fixed External Cameras as Common Prior Maps for Active 3D Scene Graph Generation (https://arxiv.org/abs/2605.18184)
-Uncertainty-Aware Hierarchical Re-Localization in OpenStreetMap via Semantic Alignment (https://arxiv.org/abs/2603.01613)
-Towards Zero-Shot Global Localization via Dense Embedding Maps Based on Satellite Priors (код https://github.com/ctu-mrs/mrs_uav_system ) (симулятор https://mrs.fel.cvut.cz/flight-forge)
Побывал на воркшопе по локализации роботов на основе построенных заранее карт https://sites.google.com/view/icra2026-priors-map-workshop/home
На нем запомнились вот такие постеры:
-vS-Graphs: Integrating Visual SLAM and Situational Graphs (https://arxiv.org/abs/2503.01783) (проект с датасетом https://snt-arg.github.io/vsgraphs-results/) (код https://github.com/snt-arg/visual_sgraphs)
-Informed Visual S-Graphs (ivS-Graphs) - BIM Informed Visual SLAM for Construction Monitoring (https://arxiv.org/abs/2509.13972v1)
-COMPASS: COmpact Multi-channel Prior-map And Scene Signature for Floor-Plan-Based Visual Localization (https://arxiv.org/abs/2604.25388)
-OsmAG-LLM: Zero-Shot Open-Vocabulary Object Navigation via Semantic Maps and Large Language Models Reasoning https://arxiv.org/html/2507.12753v1 (код https://anonymous.4open.science/r/osmAG-LLM)
-OSM-BKI: OpenStreetMap-Guided Bayesian Kernel Inference for Domain-Robust LiDAR Semantic Mapping (код https://github.com/arpg/OSM-BKI)
-INHerit-SG: Incremental Hierarchical Semantic Scene Graphs with RAG-Style Retrieval (https://arxiv.org/abs/2602.12971) (проект с датасетом, но пока без кода https://fangyuktung.github.io/INHeritSG.github.io/)
- CAD Assemblies as Object-Level Priors for Robotic Operations Planning (https://drive.google.com/file/d/15PoyRPDi-dIDrGhh97lHirCgJRZ_x5R6/view?usp=drivesdk )
- RoboBIM: Scaling Robot Semantic Foundations through Agentic Extraction of BIM Priors (код https://show2instruct.github.io/RoboBIM/)
- Sat-RoMa: Robust Dense Satellite Geo-Registration for GPS-Denied Navigation
- Fixed External Cameras as Common Prior Maps for Active 3D Scene Graph Generation (https://arxiv.org/abs/2605.18184)
-Uncertainty-Aware Hierarchical Re-Localization in OpenStreetMap via Semantic Alignment (https://arxiv.org/abs/2603.01613)
-Towards Zero-Shot Global Localization via Dense Embedding Maps Based on Satellite Priors (код https://github.com/ctu-mrs/mrs_uav_system ) (симулятор https://mrs.fel.cvut.cz/flight-forge)
А также много времени провел на воркшопе по извлечению и использованию семантической информации для повышения автономии роботов https://www.dynsyslab.org/icra2026-workshop-on-semantics-for-reliable-robot-autonomy/
На этом воркшопе выступал Lukas Scmid (H-index 15, https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=r79fGI0AAAAJ) автор полезного метода построения графов 4D-сцены DAAAM (Describe Anything Anywhere at Any Moment) (проект с кодом https://nicolasgorlo.com/DAAAM_25), а также метода Gaussian Mapping for Evolving Scenes https://arxiv.org/abs/2506.06909. Он достаточно активен и судя по аффилиациям, ушел из MIT и возглавил команду в Германии. Также он прорекламировал свежую книгу SLAM Handbook - https://github.com/SLAM-Handbook-contributors/slam-handbook-public-release/tree/main - она выглядит современной и полезной. Он также предствил масштабный онлайн-архив материалов по 3D-графам сцены https://3dscenegraphs.com (обязательно загляните!)
Аспирант Kush Hari и его руководитель Ken Goldberg рассказали о их свежем датасете и бенчмарке Robo2VLM (https://berkeleyautomation.github.io/robo2vlm/) и подходе RoboSQ: Semantic Queries for Task-Aligned Robot Training Data (https://autolab.berkeley.edu/assets/publications/media/2026_ICRA_Robo_SQ_final_version.pdf). Сам Ken Goldberg повторил кусок своей пленарной лекции про Code-as-Policy (https://arxiv.org/abs/2603.22435) и Graph-as-Policy для качественного и интерпретируемого управления роботами c помощью кодовых агентов.
Повторил кусок своего доклада и Manolis Savva из Simon Fraser University (H-index 53, https://scholar.google.com/citations?user=4D2vsdYAAAAJ&hl=en&oi=ao).
Выступала также Masha Itkina (H-index, https://scholar.google.com/citations?user=JAmTk5gAAAAJ), рассказывала про создание отказоустойчивых систем управления роботами, например, проект FAIL-Detect (https://cxu-tri.github.io/FAIL-Detect-Website/). Также она рассказывала про свои авторитетные публикации https://toyotaresearchinstitute.github.io/lbm1/, https://co-training-lbm.github.io, https://tri-ml.github.io/vla_foundry/
На этом воркшопе выступал Lukas Scmid (H-index 15, https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=r79fGI0AAAAJ) автор полезного метода построения графов 4D-сцены DAAAM (Describe Anything Anywhere at Any Moment) (проект с кодом https://nicolasgorlo.com/DAAAM_25), а также метода Gaussian Mapping for Evolving Scenes https://arxiv.org/abs/2506.06909. Он достаточно активен и судя по аффилиациям, ушел из MIT и возглавил команду в Германии. Также он прорекламировал свежую книгу SLAM Handbook - https://github.com/SLAM-Handbook-contributors/slam-handbook-public-release/tree/main - она выглядит современной и полезной. Он также предствил масштабный онлайн-архив материалов по 3D-графам сцены https://3dscenegraphs.com (обязательно загляните!)
Аспирант Kush Hari и его руководитель Ken Goldberg рассказали о их свежем датасете и бенчмарке Robo2VLM (https://berkeleyautomation.github.io/robo2vlm/) и подходе RoboSQ: Semantic Queries for Task-Aligned Robot Training Data (https://autolab.berkeley.edu/assets/publications/media/2026_ICRA_Robo_SQ_final_version.pdf). Сам Ken Goldberg повторил кусок своей пленарной лекции про Code-as-Policy (https://arxiv.org/abs/2603.22435) и Graph-as-Policy для качественного и интерпретируемого управления роботами c помощью кодовых агентов.
Повторил кусок своего доклада и Manolis Savva из Simon Fraser University (H-index 53, https://scholar.google.com/citations?user=4D2vsdYAAAAJ&hl=en&oi=ao).
Выступала также Masha Itkina (H-index, https://scholar.google.com/citations?user=JAmTk5gAAAAJ), рассказывала про создание отказоустойчивых систем управления роботами, например, проект FAIL-Detect (https://cxu-tri.github.io/FAIL-Detect-Website/). Также она рассказывала про свои авторитетные публикации https://toyotaresearchinstitute.github.io/lbm1/, https://co-training-lbm.github.io, https://tri-ml.github.io/vla_foundry/