https://rubatotree.github.io/blog/tags/icra/Recent content in ICRA on Umbrella Coffeehttps://rubatotree.github.io/blog/images/og-default.pnghttps://rubatotree.github.io/blog/images/og-default.pngHugoen-usTue, 04 Aug 2026 00:00:00 +0800https://rubatotree.github.io/blog/posts/icra2025-data-expansion-paper-notes/Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 +0800https://rubatotree.github.io/blog/posts/icra2025-data-expansion-paper-notes/<p>本文联合整理 ICRA 2025、IROS 2025 与 ICRA 2026 的数据扩展工作。ICRA 2025 Proceedings 收录 1,604 篇论文并补全 1,602 篇摘要，自动召回 279 篇候选并初审 32 篇；IROS 2025 Proceedings 收录 1,985 篇论文并补全 1,983 篇摘要，从 309 篇候选初审 31 篇。ICRA 2026 则依据官方 PaperCept 程序的 <strong>ICRA 2026 peer-reviewed conference presentations</strong>：2,951 条程序行中排除 131 条非同行评议、非出版物的 Late Breaking Results，保留 2,820 条展示（2,604 个 interactive、216 个 oral）；其中 2,639 条提供官方关键词与摘要。复审把官方摘要纳入生命周期匹配、将 5 分项纳入人工复核带，当前快照自动召回 451 篇候选并人工审计 35 篇。随后以同一“数据–下游 Policy/控制”门槛复核渲染与光照方向，额外补入 ICRA 2025 的 2 篇与 IROS 2025 的 3 篇；正文当前分别覆盖 34、34、35 篇。三部分合计审计 6,409 条正式论文或同行评议展示，在同一主题框架下比较机器人数据如何被采集、转换、合成、筛选和复用。</p>