ICRA 2026 | 微分智飛11項科研成果入選解讀

來源：公眾號“微分智飛”

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/KNYJqkoRJY4PwZ7gFpiWLg?scene=1&click_id=25

微分智飛團隊11項科研成果入選ICRA 2026，研究覆蓋決策大腦、敏捷小腦、協同群腦、高精感知、靈巧操作五大核心技術方向，展現團隊在空中機器人系統與智能決策規劃領域的深厚技術積累與原創突破能力。

01#

決策大腦

Autonomous Exploration with Terrestrial-Aerial Bimodal Vehicles

本論文基于作者早先研發的兼具地面行駛與空中飛行能力的兩棲機器人，提出一套陸空雙模機器人自主探索框架，實現大范圍未知環境下高效自主探索與實時建圖。

02#

敏捷小腦

COMET: A Dual Swashplate Autonomous Coaxial Bi-Copter AAV with High-Maneuverability and Long-Endurance

本論文設計一款雙斜盤共軸雙旋翼無人機平臺COMET，兼顧高機動性與長續航能力，突破傳統多旋翼在效率與操控性上的瓶頸，為高性能空中作業提供新型硬件載體。

Tracailer: An Efficient Trajectory Planner for Tractor-Trailer Robots in Unstructured Environments

本論文面向牽引車?拖車機器人提出專用軌跡規劃器Tracailer，針對欠驅動、高耦合運動特性進行優化，解決非結構化環境中拖車機器人精準、安全運動規劃難題。

Threat-Aware UAV Dodging of Human-Thrown Projectiles with an RGB-D Camera

本論文提出一種基于 RGB-D 相機的人體投擲物威脅感知與無人機躲避方法，通過人體姿態預判與軌跡預測實現低延遲應急規避，為無人機的主動安全防護提供可靠技術支撐。

Dynamically Feasible Trajectory Generation with Optimization-Embedded Networks for Autonomous Flight

本論文提出一種面向無人機自主飛行的優化嵌入網絡軌跡生成方法，通過神經網絡提取安全空間約束并嵌入可微優化層，實現復雜環境下動態可行、安全平滑的實時軌跡生成，顯著提升高速飛行的魯棒性與效率。

03#

協同群腦

RE?Formation: Resilient and Efficient Formation Planning in Large-Scale Distributed Aerial Swarms

本論文提出一種魯棒高效的大規模無人機集群編隊規劃方法RE?Formation，支持集群抗干擾、快速重構與分布式協同，提升復雜環境下集群作業穩定性與擴展性。

04#

高精感知

Fast Iterative Region Inflation for Computing Large 2-D/3-D Convex Regions of Obstacle-Free Space

本論文提出一種快速迭代區域膨脹算法（簡稱FIRI），通過限制性膨脹和最大體積內接橢球優化，高效生成高質量、可管理的凸多面體，適用于機器人導航和無人機規劃等場景，顯著提升機器人運動規劃的安全性、搜索效率與成功概率。

FastViDAR:Real-Time Omnidirectional Depth Estimation Via Alternative Hierarchical Attention

本論文提出一種基于交替分層注意力機制的快速全向深度估計方法，結合高效視覺特征提取與實時推理，實現高精度、高幀率三維環境感知，為需要全向深度感知的機器人應用提供高效感知支撐。

05#

靈巧操作

TopAY: Efficient Trajectory Planning for Differential Drive Mobile Manipulators Via Topological Paths Search and Arc Length-Yaw Parameterization

本論文提出一種面向差速驅動移動機械臂的高效軌跡規劃方法，通過拓撲路徑搜索與弧長?偏航角參數化，實現復雜環境下實時、安全、平滑的軌跡生成，顯著提升移動機械臂作業效率與魯棒性。

Whole-Body Integrated Motion Planning for Aerial Manipulators

本論文提出一種面向空中機械臂的全身一體化運動規劃方法，通過無人機平臺與機械臂的協同軌跡優化，實現高動態、無碰撞的空中操作，為復雜場景下的空中作業提供高效運動控制支撐。

A Precise Real-Time Force-Aware Grasping System for Robust Aerial Manipulation

本論文構建一套高精度實時力感知空中抓取系統，通過力反饋與柔順控制，使無人機在復雜擾動環境下完成穩定、可靠的空中抓取與交互操作，大幅提升空中作業精度與抗干擾能力。

本次 ICRA 2026 的重磅成果，是微分智飛理論創新、系統設計、工程落地全鏈條能力的集中體現。未來，團隊將持續推進前沿技術產品化轉化，以頂尖科研實力賦能自主機器人產業升級，定義下一代智能機器人解決方案。

雷峰網