# icra

Published articles for icra.

This is one page of public article previews, not the complete archive. Follow Next page to continue. Summaries are not the original full articles.

## Чем запомнилась ICRA 2026: Reinforcement Learning, генерация сложных сценариев поведения и будущее робототехники

DevFeed: [Чем запомнилась ICRA 2026: Reinforcement Learning, генерация сложных сценариев поведения и будущее робототехники](<https://devfeed.tech/articles/icra-2026-reinforcement-learning-24875.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1065938/>)

Author: egavolk (Яндекс)

Published: 2026-08-04T08:00:45Z

Content type: article

Language: ru

Sources: [Яндекс - Как мы делаем Яндекс / Статьи](<https://devfeed.tech/sources/source.md>)

Topics: [Reinforcement learning](<https://devfeed.tech/topics/reinforcement-learning.md>), [Robotics](<https://devfeed.tech/topics/robotics.md>), [Simulation](<https://devfeed.tech/topics/simulation.md>), [Machine learning](<https://devfeed.tech/topics/machine-learning.md>)

Tags: [2026](<https://devfeed.tech/tags/2026.md>), [icra](<https://devfeed.tech/tags/icra.md>), [ml](<https://devfeed.tech/tags/ml.md>), [reinforcement-learning](<https://devfeed.tech/tags/reinforcement-learning.md>), [rl](<https://devfeed.tech/tags/rl.md>), [robotics](<https://devfeed.tech/tags/robotics.md>), [simulation](<https://devfeed.tech/tags/simulation.md>), [tag-511fbf58fd45](<https://devfeed.tech/tags/tag-511fbf58fd45.md>), [tag-6faff4be08e9](<https://devfeed.tech/tags/tag-6faff4be08e9.md>), [tag-d704a344cc75](<https://devfeed.tech/tags/tag-d704a344cc75.md>), [tag-dace475544fb](<https://devfeed.tech/tags/tag-dace475544fb.md>)

### AI overview

The article reviews notable trends, papers, and engineering trade-offs discussed at ICRA 2026, with emphasis on reinforcement learning, autonomous-vehicle perception and planning pipelines, simulation, rare edge-case generation, and robotic learning. It also discusses award-winning work on manipulation, humanoid robots, and camera-conditioned policy learning.

### Source excerpt

Привет, Хабр! В начале июня в Вене прошла главная международная конференция по робототехнике и автономным системам -- International Conference on Robotics and Automation (ICRA). В этом году среди участников была и наша команда автономного транспорта Яндекса. Топиков, которые обсуждаются на ICRA, много, потому что она не только об ML -- она скорее о робототехнике в целом. Например, есть секции о механизмах и дизайне, а также о медицинских роботах. Было немало и чисто инженерных работ. Ключевой топик докладов на конференции -- RL, он же Reinforcement Learning, обучение с подкреплением. Также нас интересовали статьи по классическому пайплайну автономного автомобиля: perception + prediction + planner + simulation. Новые подходы к Robotic Learning тоже интересны, так как их можно перенести на задачи автономного транспорта. Меня зовут Егор Волков, я занимаюсь претрейном модели планирования движения в автономном транспорте Яндекса. Вместе со мной на конференцию ездил Максим Спорышев -- руководитель службы поведения и предсказания движения. В этой статье мы собрали самые интересные тренды, доклады и инженерные развилки, которые заметили на ICRA 2026, -- от Reinforcement Learning и генерации редких edge-кейсов до того, куда вообще двигается ML в робототехнике. Читать далее