ICRA 2026 Öne Çıkanlar: Pekiştirmeli Öğrenme, Karmaşık Davranış Üretimi ve Robotik Geleceği

ICRA 2026'da Viyana'da ana konular arasında Pekiştirmeli Öğrenme, karmaşık davranış senaryolarının üretimi ve robotiğin geleceği yer aldı. En İyi Konferans Bildirisi Ödülü, veri açısından verimli uzun ufuklu manipülasyon için SymSkill'e ve insansı tam vücut lokomanipülasyonu için OmniRetarget'e verildi. Robot Öğrenmesi alanında, kamera koşullandırmasıyla görünümden bağımsız politika öğrenimi üzerine bir makale (Kameranızın Nerede Olduğunu Biliyor musunuz?), kameralar hareket ettirildiğinde VLA modellerinin önemli ölçüde bozulduğunu gösterdi ve kamera konumlarının piksel başına Plücker koordinatlarıyla kodlanmasını önererek, kamera randomizasyonu olmadan bile performansı artırdı. Robot Algısı alanında FindAnything, keşif için birden fazla temel model kullanan açık kelime dağarcıklı nesne merkezli haritalama sistemi sundu. Çalıştaylarda, Huawei, NVIDIA Research ve OpenDriveLab'dan World Engine, otonom bir aracın Şanghay'da 200 km'yi müdahale olmadan sürmesini sağladı ve kod açık kaynaklı olarak yayınlandı. NVIDIA, 25 ülke, 2500 şehir ve 1700 saatlik sürüş verisi içeren veri setiyle AlpaSim yarışmasını duyurdu. Diğer dikkat çekici çalışmalar arasında davranış klonlama politikalarını ince ayarlamak için Artık Off-Policy RL (Amazon Frontier AI & Robotics), FP3 (Uni3D kodlayıcı kullanan 3D Temel Politika), Search3D (hiyerarşik açık kelime dağarcıklı 3D bölütleme) ve COMPASS (NVIDIA Research'ten çapraz gövde hareketlilik politikası çerçevesi) yer alıyor. Otonom sürüşte, Waabi AI tarafından geliştirilen Difüzyon Rehberli Genellenebilir İyileştirici, pist yakınındaki 3B yeniden yapılandırmayı iyileştirdi, Attention BEV, dikkat bloklarıyla BEV füzyonunu geliştirdi, TreeIRL, Las Vegas'ta güvenli kentsel sürüş için MCTS'yi IRL ile birleştirdi ve gecikmiş ve yanlış AEB olaylarını etiketleyen bir sistem, aşırı sınıf dengesizliği ve etiket gürültüsünü ele aldı. Başka bir makale, çevredeki araçları taklit ederek sürmeyi öğrenmeyi, nuPlan sahnelerini kullanmayı ve iyi sürücülerin yörüngelerini ego perspektifine dönüştürmeyi önerdi.