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ICRSA 2026: International Conference on Robot Systems and Applications

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ICRSA
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投稿締切日:
2026-09-20 残り 19 日 Extended
通知日:
2026-10-20
開催日:
2026-10-30
開催地:
Huizhou, China
開催回数:
9
主催者:
閲覧: 15278   フォロー: 0   参加: 0

会伴インデックス (CP-I)

46.8 / 100
全 5,645 件中 第 2,168 位 · 上位 39%

ロボティクス・制御 分野 469 件中 第 131 位

学術的評価 (35%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
投稿の選択性 (20%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
開催回数 (20%)
62
コミュニティの注目度 (10%)
16
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 確認できる開催回数：9 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：8 人

公開情報で不足しているもの: 過去の採択率 (+4.5) · 過去の開催回 (+3.0) · 最優秀論文の記録 (+2.3)
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信頼度 45% — スコアのうち、中立の基準値ではなく実際に観測されたデータに基づく割合。 このスコアの算出方法 · ランキングを見る · アルゴリズム版 1.1 · 算出日 2026-08-31

論文募集

ICRSA 2026 (International Conference on Robot Systems and Applications) is an academic conference held in Huizhou, China on 2026-10-30. The paper submission deadline is 2026-09-20 (extended). Acceptance notifications are sent on 2026-10-20.

ICRSA 2026 is the premier interdisciplinary platform for the presentation of new advances and research results in the fields of Robotic Systems and Applications. The conference will bring together leading academic scientists, researchers and scholars in the domain of interest from around the world. Topics of interest for submission include, but are not limited to: Track 1: Autonomous & Intelligent Robotics (自主与智能机器人) Autonomous Navigation & Path Planning（自主导航与路径规划） Multi-Robot Systems & Swarm Intelligence（多机器人系统与群体智能） Autonomous Decision Making & Reinforcement Learning（自主决策与强化学习） Perception-Driven Behavior & Adaptation（感知驱动的行为与自适应） Autonomous Robots in Complex Environments（复杂环境中的自主机器人应用） Track 2: Robotics Control & Mechatronics (机器人控制与机电系统) Kinematics & Dynamics Modeling（运动学与动力学建模） Advanced & Adaptive Control Algorithms（高精度控制与自适应控制算法） Force/Tactile Control & Haptics（力控与触觉反馈） Reconfigurable & Soft Robotics Design（可重构与柔性机器人设计） Bio-Inspired Mechanisms & Actuators（仿生机械结构与驱动系统） Track 3: Robot Perception & Sensing (机器人感知与传感) Computer Vision & Image Processing（计算机视觉与图像处理） LiDAR, Radar & Depth Sensing（激光雷达、雷达与深度传感） Sensor Fusion & Environmental Mapping（传感融合与环境建模） Speech, NLP & Signal Processing for Robotics（语音、自然语言与信号处理） Real-Time High-Dimensional Perception（实时高维数据感知与理解） Track 4: Robotics Applications in Industry & Society (机器人在工业与社会中的应用) Industrial Automation & Smart Manufacturing（工业自动化与智能制造） Medical, Rehabilitation & Surgical Robotics（医疗、康复与手术机器人） Service, Domestic & Educational Robotics（服务、家庭与教育机器人） Agriculture, Logistics & Autonomous Vehicles（农业、物流与无人运输系统） Disaster Response, Rescue & Extreme Environment Robotics（灾难响应、搜救与特殊环境机器人） Track 5: Human-Robot Interaction & Ethics (人机交互与机器人伦理) Human-Robot Interfaces & Collaborative Systems（人机交互界面与协作系统） Social & Affective Robotics（社会性与情感交互机器人） Safety, Reliability & Ethics in Robotics（机器人安全性、可靠性与伦理规范） Explainable AI & Cognitive Robotics（可解释 AI 与认知机器人） User Experience, Social Impact & Responsible Design（用户体验、社会影响与责任设计） Track 6: Robotic Machine Learning & Artificial Intelligence (机器人机器学习与人工智能) Deep Learning & Transfer Learning for Robots（机器人深度学习与迁移学习） Federated Learning & Edge AI in Robotic Systems（机器人系统联邦学习与边缘智能） Large Model Empowered Robotic Intelligence（大模型赋能机器人智能） Unsupervised/Self-Supervised Learning for Robot Perception（机器人感知无监督/自监督学习） AI-Driven Robotic Task Planning & Skill Learning（AI驱动机器人任务规划与技能学习） AI Applications in Power Grid & Smart Grid Systems（人工智能在电网与智能电网系统中的应用） Track 7: Intelligent Visual Navigation & Spatial Awareness (智能视觉导航与空间感知) Visual SLAM & Monocular/Stereo Visual Navigation（视觉SLAM与单目/双目视觉导航） Dynamic Environment Visual Positioning & Obstacle Avoidance（动态环境视觉定位与避障） Visual-Inertial Fusion Navigation & Localization（视觉-惯性融合导航与定位） Semantic Visual Navigation & Scene Understanding（语义视觉导航与场景理解） Underwater/Aerial Visual Navigation for Special Robots（特种机器人水下/空中视觉导航） Track 8: Advanced Intelligent Control & Optimization for Robotics (机器人先进智能控制与优化) Intelligent Robust Control & Adaptive Fuzzy Control（机器人智能鲁棒控制与自适应模糊控制） Model Predictive Control & Optimal Control Algorithms（模型预测控制与最优控制算法） Neural Network-Based Intelligent Control Systems（基于神经网络的机器人智能控制系统） Distributed Intelligent Control for Multi-Robot Systems（多机器人系统分布式智能控制） Intelligent Optimization for Robotic Motion Trajectory（机器人运动轨迹智能优化） Track 9: Embedded Intelligence & Robotic Edge Computing (机器人嵌入式智能与边缘计算) Lightweight AI Model Deployment for Embedded Robots（嵌入式机器人轻量化AI模型部署） Edge Computing for Real-Time Robotic Perception（机器人实时感知边缘计算） Low-Power Intelligent Sensing & Control Systems（低功耗机器人智能感知与控制系统） Embedded System Design for Autonomous Robots（自主机器人嵌入式系统设计） Hardware-Software Co-Design for Robotic Intelligence（机器人智能软硬件协同设计）
最終更新：Dunn Carl （）

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