MEKAWIRE
Forschung

Studien

Neue Studien zu Robotik und Physical AI, jeweils mit ihrer Bedeutung für die Branche.

18 Studien
ThemaAlleManipulation 76VLA 65Navigation 35Robotik allgemein 32Roboterlernen 27Wahrnehmung 22Humanoide 21Simulation 15Fortbewegung 13Sicherheit 11World Action Models 4World-action model 3Aerial 2Aerial manipulation 2Dexterous manipulation 2Sim-to-Real Manipulation 2Social Navigation 2Vision-Language Navigation 23D Assembly 13DGS dataset 15G Simulation 1AMR Operations 1Active vision manipulation 1Adaptive MPC 1Adaptive action horizons 1Adaptive intervention 1Aerial Manipulation 1Aerial navigation 1Agricultural Robotics 1Articulation Estimation 1Autonomous Driving 1Autonomous Exploration 1Battery-aware RL 1Belief-space planning 1Bimanual Manipulation 1Byzantine localization 1Canal inspection 1Co-speech Humanoid 1Compositional Manipulation 1Construction navigation 1Contact-Rich Manipulation 1Contact-rich Manipulation 1Continual reinforcement learning on top of robot foundation models 1Continuum sensing 1Cross-embodiment transfer of humanoid whole-body controllers 1Curriculum RL 1Dexterous Manipulation 1Distributed Manipulation 1Distribution Shift 1Driving Simulation 1Efficient VIO 1Egocentric data 1Egocentric video 1Embodied Agents 1Embodied policy 1Empowerment MPC 1Endoscopic navigation 1Endovascular robotics 1Evaluating robot world models against real executions 1Event-camera VO 1Exoskeletons 1Failure recovery 1Federated 3D Perception 1Fisheye detection 1Floorplan SLAM 1Geometry-aware manipulation 1Grasping 1Grounding 1Humanoid Control 1Humanoid RL 1Humanoid Tool Use 1Humanoid loco-manipulation 1Humanoid safety 1Humanoid whole-body control 1Imitation Learning 1JEPA World Models 1Lab automation 1Laboratory Manipulation 1Latent World Models 1Legged Manipulation 1LiDAR Security 1Lifelong RL 1MAPF 1MAV guidance 1Manipulation LfD 1Manipulation Safety 1Marine simulation 1Memory-centric VLA 1Miniature Locomotion 1Mining Perception 1Mobile manipulation 1Model-based RL 1Monocular SSC 1Motion Planning 1Multi-Agent RL 1Multi-Robot Exploration 1Multi-Robot Manipulation 1Multi-UAV Exploration 1Multi-UAV State Estimation 1Multi-agent RL 1Multi-agent motion planning 1Multi-camera odometry 1Multi-fidelity RL 1Multi-robot manipulation 1Multi-skill Manipulation 1Multi-view perception 1Multimodal simulation 1Navigation & Mapping 1Object Pose Estimation 1Object Search 1Panoramic 3D Detection 1Panoramic segmentation 1Pedestrian tracking 1PersonNav 1Planning 1Policy Optimization 1Preference Learning 1Quadruped locomotion 1Real-time VLA 1Real-to-sim 1Reinforcement learning for industrial assembly 1Representation alignment 1Robot-Use Agents 1Runtime Verification 1Safe Generative Planning 1Safe RL-MPC 1Safe VLA 1Safety monitoring 1Safety-critical control 1Sim-to-real Navigation 1Sim-to-real manipulation 1Simulation geometry 1Skill Discovery 1Social navigation 1Soft Pneumatic Actuators 1Soft manipulation 1Sonar SLAM 1Streaming 3D reconstruction 1Submovement decomposition 1Surgical 1Surgical robotics 1Tactile Exploration 1Tactile VLA 1Temporal manipulation 1Terrain traversability 1Text-to-3D Policy 1Tool Co-Design 1Trajectory Correction 1Traversability 1UAV Navigation 1UAV Swarms 1UAV traffic monitoring 1Underwater Robotics 1Underwater active mapping 1Underwater perception 1Unified world-action model 1VLA Conditioning 1VLA Defense 1VLA Robustness 1VLA evaluation 1VLA manipulation 1VLA robustness 1Video world models 1Visual Generalization 1Visual Grounding 1Visual Reward Models 1Visuomotor Fusion 1Visuotactile manipulation 1World Models 1World models 1World-Action Models 1
NiveauAlleEinstiegFortgeschrittenExperten
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arXiv
NavigationExperten

Tiered-Resolution Volumetric Mapping for Real-Time Simultaneous Planning and Mapping on Natural Outdoor Environments

Afonso E. Carvalho, David Portugal, Paulo Peixoto, George Kantor

Real-time volumetric mapping for a planning robot is dominated by the cost of integrating and storing information at the finest resolution, yet only a small fraction of any map ever lies on or near a path the planner actually considers. We exploit this with a tiered-resolution mapping mechanism that integrates LiDAR into a single map structure at two resolutions simultaneously: fine inside a corridor around the robot's current plan, and coarse everywhere else.

LiDAR
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arXiv
PerceptionExperten

RadarGSOcc: Doppler-Aware 3D Semantic Occupancy Prediction Using 4D Radar Tensor with Geometric-Semantic Feature Extraction

Christofel Rio Goenawan, Dong-Hee Paek, Seung-Hyun Kong

3D semantic occupancy prediction is crucial for autonomous driving, but camera-based methods degrade in low-light conditions and LiDAR-based methods are sensitive to adverse weather. 4D radar is more robust, yet its sparsity and the high cost of radar tensor processing limit its use.

LiDAR
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arXiv
NavigationExperten

Autonomous 3D Visual-Thermal Inspection for Utility-Scale Solar Farms

Lachlan Tychsen-Smith, Mark Cox, Brett Wood, David Haddon, Kenrick Anderson, Benjamin Duck, Jim O'Malley, Noel W Duffy, Peyman Moghadam

Utility-scale photovoltaic (PV) inspection is dominated by aerial surveys, which are effective for identifying module-level hot cells but provide limited visibility of critical components located under the array, including connectors, cabling, fasteners and structural elements. These assets are difficult to inspect consistently at scale, and their defects are often spatially small, partially occluded and difficult to localise from isolated images.

LiDAR
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arXiv
NavigationExperten

RTISSLAM: In-air Imaging Sonar SLAM using a Robust Pose Graph and Occupancy Grid Mapping

Jan Steckel

Sonar was one of the first sensors with which mobile robots built maps, and in-air sonar keeps working where cameras and lidar fail, in darkness, smoke, dust and next to glass. Classical sonar SLAM, however, relied on geometric features or occupancy grids built from sparse range readings, and both struggle with the specular reflections that dominate indoor sonar.

LiDAR
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arXiv
SimulationExperten

Into the LidarVerse: A Real-Time Unified LiDAR World Model Across Tasks and Sensors

Henry Che, Xuanchi Ren, Sanja Fidler, Shenlong Wang, Laura Leal-Taixé, Shengyu Huang

We present LidarVerse, a real-time unified LiDAR world model for sensor simulation across tasks and sensors. Existing LiDAR simulators largely follow one of two complementary paradigms: reconstruction-based methods preserve the geometry of a captured scene but require lengthy per-scene optimization, whereas generative methods amortize learning across data but lack the consistency needed for long-horizon rollouts.

LiDAR
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arXiv
NavigationExperten

PathLift: Depth-Conditioned Metric Lifting for Visual-Navigation Priors

Gwanjun Shin, Hyeongseok Suh, Hongmo Jung, Jongwoo Lim

Generalist visual-navigation policies tell a robot which direction to go but not how far. A separate lifting step is needed at deployment to convert their unitless trajectory into a metric path that a controller can track; existing scalar lifters apply uniform scaling that misses per-waypoint corrections, while in-policy approaches that inject monocular depth into the policy inherit the prediction errors of the depth model near obstacles and at close range.

LiDAR
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arXiv
PerceptionExperten

Multimodal Sensor-Gated Mid-Air Launch and Vision-Based Recovery of a Child UAV on a Hovering Mothership Drone

Aashish Sahu, R. Prasanth Kumar

Launching a micro unmanned aerial vehicle (UAV) from a hovering carrier and recovering it in flight requires reliable confirmation that the child is securely seated before the carrier is allowed to descend. This is challenging because vision provides relative guidance but does not directly indicate load transfer, and a downward-facing camera can lose its fiducial near touchdown.

LiDAR
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arXiv
LocomotionExperten

PointWalker: Mapless Quadruped Locomotion Directly From Raw LiDAR Point Clouds

Sicen Li, Zhen Chu, Chao Li, Jun Zheng, Qiuguo Zhu, Jun Wu

Quadruped robots deployed for inspection and field missions must cross heterogeneous terrain, from stairs, slopes, and gaps to high platforms, stepping stones, and balance beams, where safe support is sparse or see-through. Existing methods interpose a terrain map or a depth image between sensing and control.

RLLiDAR
DEEP Robotics
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arXiv
PerceptionExperten

Beyond the Snowflakes: Disentangling Weather Effects from Confounding Meta-Factors in LiDAR Object Detection

Yiming Yang, Jeremy P. Bos

Light Detection and Ranging (LiDAR) is critical for autonomous perception, yet its performance is known to degrade in adverse weather. While existing literature models snow as atmospheric noise that degrades performance, our granular evaluation on the WADS-3D and CADC datasets reveals a counter-intuitive phenomenon: detection accuracy consistently improves as snow intensity increases.

LiDAR
Intuitive
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arXiv
NavigationExperten

When LiDAR Fades, Radar Takes Over: LiDAR Reliability-Aware Adaptive Localization Under Airborne Obscurants

Moumita Mukherjee, Avijit Banerjee, Anton Koval, George Nikolakopoulo

LiDAR-inertial odometry (LIO) is widely used for real-time localization and mapping, but its reliability can degrade substantially in subterranean environments affected by smoke, dust, and other airborne obscurants, whereas radar remains comparatively robust. This article presents a one-class temporal learning framework for LiDAR degradation detection and reliability-aware localization under such conditions.

LiDAR
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arXiv
SimulationExperten

Mapless, Stabilizing, and Anti-Stuck Flipper Control for Articulated Tracked Robots

Valentýn Číhala, Pavel Sarga, Martin Pecka, Tomáš Svoboda, Karel Zimmermann

Nearly every autonomous or semi-autonomous flipper controller assumes access to an elevation map of the terrain under and in front of the robot. The terrain beneath the chassis is occluded in the sensors, so the map is remembered through odometry integration, whose drift corrupts it.

TeleoperationLiDAR
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arXiv
Aerial navigationExperten

DR-IPC: Störungsrobuste integrierte Planung und Regelung für LiDAR-basierte Quadrotor-Navigation

Peng Liu, Jingyan Wang, Qipeng Ye, Wen Li, Jinya Su, Zuo Wang, Shihua Li, Yunda Yan

Das Paper stellt mit DR-IPC eine Methode vor, die A*-Pfadreferenzen, weiche Safe-Flight-Corridor-Strafen, nichtlineare Quadrotordynamik und rekonstruierte Störungen in einem einzigen NMPC-Backend vereint. In Gazebo steigert DR-IPC die Zahl abgeschlossener Multi-Goal-Missionen unter Störungen von 1/10 auf 9/10 und reduziert in Experimenten den Höhen-RMSE von 0,34 m auf 0,01 m. Der Ansatz läuft laut Preprint vollständig onboard mit 100 Hz.

LiDAR
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arXiv
Navigation & MappingFortgeschritten

GlassGuard kartiert Glasflächen verifiziert für sichere Roboternavigation

Hanwen Guo, Zhengzhi Lin, Yusen Xie, Ji Zhang

GlassGuard ist ein Preprint-Framework, das transparente Architekturverglasung aus Kamera- und LiDAR-Daten rekonstruiert und als Hindernis in die Navigationskarte einträgt. In neun realen Gebäudeszenen mit mehr als einer Stunde und 2,1 km Fahrt erreicht die Panoramavariante 85,2 % Gesamtabdeckung, die Pinhole-Variante 82,1 % gegenüber höchstens 61 % der getesteten Baselines, bei 5- bis 17-mal weniger falschen Voxeln pro Bild. Der Ansatz verbindet damit Sicherheit durch Glasabdeckung mit Nutzbarkeit durch geringe Belegung des Freiraums.

LiDAR
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arXiv
MAV guidanceFortgeschritten

LiDARFlow: Echtzeit-Panel-Guidance für MAVs in unbekannten Umgebungen

João Machado, Zeynep Bilgin, Matthieu Verdoucq, Murat Bronz

Das Preprint LiDARFlow stellt ein vollständig onboard integriertes Führungssystem für Mikro-Luftfahrzeuge vor, das mit einem Livox MID-360 LiDAR Hindernisse erkennt und über die Panel-Methode PGFlow kollisionsfreie Geschwindigkeitskommandos erzeugt. In zwei realen Indoor-Flugszenarien, Wegpunktnavigation und Richtungsvorgabe, erreichte das Fahrzeug bei maximal 0,5 m/s alle Ziele und wich allen Hindernissen aus. Die Implementierung auf einem Raspberry Pi 5 zeigt die Machbarkeit einer leichtgewichtigen Echtzeitführung, auch wenn die Punktwolkenverarbeitung als Hauptlimitierung identifiziert wird.

LiDAR
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arXiv
Agricultural RoboticsFortgeschritten

ALFRED: Offener mobiler Manipulator für langfristiges Pflanzenmonitoring nach Anforderungsprofil entwickelt

Ciarán Miceal Johnson, Christopher Quail, Garry Ellard, Alistair McConnell, Steve Tonneau, Fernando Auat Cheein

Ein als Preprint veröffentlichtes Paper stellt ALFRED vor, einen offenen mobilen Manipulator aus kommerziell erhältlichen Komponenten für wiederholte Nahbereichserfassung von Pflanzen. Die nutzbare Armreichweite steigt über vier Builds von 34,0 % auf 66,1 %, und der Roboter absolvierte ein Jahr monatlicher Waldaufnahmen mit 528 Fahrten ohne eine ausgelassene Sammlung. Die veröffentlichten Konstruktionsdaten, Robotermodelle und Container sollen Nachbauten und vergleichende Reichweiten- und Sichtbarkeitsanalysen ermöglichen.

LiDAR
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arXiv
Underwater perceptionExperten

SonarVoxNet und Diver3D: volle 3D-Posenerkennung von Tauchern aus 3D-Sonar

Eugene Park, Jiwon Lee, Seyoung Kan, Trung Dong, Xiaomin Lin, Jane Shin

Der Preprint stellt SonarVoxNet vor, einen voxelbasierten Detektor, der aus 3D-Sonarpunktwolken Position, Größe und volle 3D-Orientierung von Tauchern als 9-DoF-Bounding-Boxen schätzt. Zusammen mit dem neuen Datensatz Diver3D, dem ersten öffentlichen 3D-Sonardatensatz mit vollständigen 3D-Orientierungslabels für Taucher, erreicht das Verfahren auf dem Testsplit einen AP3D@0,35 von 0,774 und mit kausaler Geometrie-Nachbearbeitung einen SDS von 0,719. Die Ablation zeigt, dass der Wechsel von einer reinen Gierwinkel- zu einer vollen SO(3)-Rotationsrepräsentation den größten Genauigkeitssprung bringt und damit die Grundlage für taucherzentrierte Unterwasser-Mensch-Roboter-Interaktion legt.

LiDAR
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arXiv
LiDAR SecurityExperten

TACTIC: Szenenabhängige taktische Planung für LiDAR-Angriffe mit multimodalen LLMs

Yiming Gao, Shaocheng Luo

Das als Preprint veröffentlichte System TACTIC kombiniert eine lokale Wahrnehmung mit einem multimodalen LLM, um physische LiDAR-Angriffe auf autonome Fahrzeuge an den aktuellen Verkehrskontext anzupassen. In 280 randomisierten CARLA-Versuchen erreicht die vollständige Policy eine Kollisionsrate von 100 %, gegenüber 35 % bei einer festen Regel und 60 % bei zufälliger Auswahl. Damit zeigt die Arbeit, dass szenenabhängige taktische Planung kontextsensitive LiDAR-Fehlermodi aufdecken kann, die statische Angriffsbewertungen übersehen.

LiDAR
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arXiv
PerceptionExperten

PhysWAM: Physically Consistent World Action Model for Autonomous Driving

Dhruv Parikh, Fengcheng Yu, Quankai Gao, Jiawei Yang, Junjie Ye, Maulik Bhatt, Thang Vu, Charles Ochoa, Rowan McAllister, Igor Vasiljevic, Rajgopal Kannan, Viktor Prasanna, Vitor Guizilini, Yue Wang

World-action models (WAMs) jointly predict how a scene will evolve and how an agent should act, however joint generation alone does not necessarily impose a shared geometric constraint on these predictions. We present PhysWAM, a unified world-action model for autonomous driving that co-denoises multiview video, metric depth, and ego motion within a single flow-matching transformer.

LiDAR
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Themenseiten

Manipulation 6VLA 4World Action Models 5World-action model 3Aerial manipulation 3Dexterous manipulation 3Sim-to-Real Manipulation 3Social Navigation 3

Die Studien stammen aus den Robotik-Feeds von arXiv. Solange unsere Zusammenfassung fehlt, erscheinen die ersten Zeilen des Abstracts.