哥大李昀烛团队在 IROS 2026 介绍 FlexiTac 触觉传感器开源进展
哥伦比亚大学李昀烛团队在 IROS 2026 触觉专题研讨会上介绍了开源压阻式柔性触觉传感器平台 FlexiTac 开源一年半后的进展与生态。该传感器采用 FPC 与力敏薄膜层叠结构，组装约需 3 分钟，可弯曲裁剪并适配手套、指尖或机器人皮肤，团队开源了完整 BOM、组装说明和读取数据的软件，并集成进 LeRobot 与 SO-100 机械臂工作流。
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arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 研究：目标误泛化中策略对齐的三种失败深度
论文研究目标误泛化中目标信息在智能体内部丢失的深度，覆盖八个视觉导航与操作任务，包括机器人控制。
推荐理由：论文在八个视觉导航与操作任务中追踪目标信息在策略内部的留存深度，并据此区分可修复与需重训的失配情形。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 ActionUNet：用高效多尺度微调提升VLA模型鲁棒性
Di Zhu、Ziheng Yan、Fang Wan 提出 ActionUNet，一个在预训练 VLA 模型上做高效多尺度微调的框架，用于缓解粗粒度语义与细粒度时序执行之间的对齐问题。
推荐理由：论文提出在预训练VLA上做多尺度微调的轻量框架，并给出π0.5在三个测试设置下的成功率提升幅度，可供比较微调策略。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7575 GlanceWAM提出稀疏测试时想象的世界动作模型
Linhan Wang等人提出GlanceWAM，将视觉想象与控制解耦在同一个视频DiT主干上，由异步提议器在后台以慢时钟生成单帧前瞻画面，动作头在潜空间中按控制频率解码动作块，单块时延48 ms（A100）。
推荐理由：论文把视频想象移出控制关键路径，在共享DiT上异步生成前瞻帧，为世界动作模型的时延与成功率权衡提供了一种可迁移思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 从生物曲线到模块化软体机器人：带不确定性引导修正的学习型逆向设计
该预印本提出一个 real-to-sim-to-real 框架，通过代理辅助逆向设计与不确定性引导修正，把生物曲线转成线驱动模块化软体机器人的构型。学习得到的前向代理模型把形变预测时间从 1.53×10^5 ms 降到 0.0008 ms，约 1.9×10^8 倍加速；逆向设计时间从 1.99×10^6 ms 降到 4.18 ms。
推荐理由：论文给出用学习代理模型替代物理建模做软体模块机器人逆向设计的思路，并报告了加速比与重建成功率。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 EmbodiRSI：面向数据高效机器人适配的递归自改进系统
EmbodiRSI 是一个在真实到仿真再回真实流程中做递归自改进的智能体系统，用任务专属仿真作为低成本环境迭代改进策略后再迁回物理世界。在三个桌面环境和 14 个子任务上，经过两轮 RSI 更新，场景均衡的自主仿真成功率从 50.4% 提升到 83.5%。
推荐理由：论文给出真实到仿真再回真实的递归自改进流程，并对比少量真实数据与大量真实演示的适配效果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 研究团队用编码智能体学习并迁移闭环机器人软件
So Kuroki 等人在 arXiv 预印本中提出把完整闭环机器人实现当作可复用的执行经验，由编码智能体从少量成功演示生成策略代码，并用仿真反馈迭代改进。在 RoboCasa 的四个源任务上，成功率从初始生成代码的 28.3% 提升到验证筛选代码的 64.2%，该方法还在 Unitree G1 实机上做了验证。
推荐理由：论文把闭环策略实现当作可复用经验，用 RoboCasa 四任务与九个迁移任务的对照数据说明源码优化与跨任务迁移的关系。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 Anchor-Align：通过表征锚定与语言动作对齐提升 VLA 微调泛化性
作者提出 Anchor-Align，在行为克隆微调 VLA 时加入视觉语言锚定与语言动作对齐两个目标，以缓解预训练表征被覆盖和语言动作错位问题。视觉语言锚定从冻结的 VLM 副本逐层蒸馏表征，语言动作对齐把每个动作目标转成离散运动方向标签，并在同一机器人观测上联合训练语言与动作预测。
推荐理由：论文针对行为克隆微调会覆盖预训练表征的问题，提出表征锚定与语言动作对齐两项训练目标，并在单臂与双臂实机上评测。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 MoF：面向双臂移动操作的多框架动作去噪扩散策略
作者提出 Mixture of Frames Policy（MoF），一种在多个坐标框架间同步进行动作去噪的扩散策略，通过单一规范扩散状态、框架专用去噪器和噪声预测融合实现。
推荐理由：论文提出跨多个坐标框架同步去噪的扩散策略，并在九个仿真任务和两个实机任务上比较单框架基线。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 VLA-Corrector：面向自适应动作时域的轻量检测与纠正推理框架
作者提出VLA-Corrector，一个面向动作分块VLA策略的轻量纠正推理框架，在不修改主干策略权重的前提下检测视觉动态偏差并触发纠正重规划。该框架引入潜空间视觉监控器LVM，持续比较预测与实际视觉特征演化，一旦检测到持续偏差便截断剩余动作，并通过在线梯度引导OGG重新规划。
推荐理由：该预印本提出不改动VLA主干权重的检测与纠正推理框架，为动作分块策略的闭环响应提供可迁移思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 LPS：通过一步流策略实现潜空间策略引导的离线强化学习方法
作者提出潜空间策略引导（LPS），将原始动作空间的Q梯度通过可微的一步MeanFlow策略回传，以更新潜动作空间actor，从而省去代理潜空间critic。该方法让原始动作空间critic端到端引导潜空间优化，同时以一步MeanFlow策略作为行为约束的生成先验。
推荐理由：论文提出用可微一步MeanFlow策略回传原始动作空间Q梯度，省去代理潜空间critic，为离线RL策略改进提供可迁移思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6565 Combining Constrained Sampling and Reinforcement Learning for Manipulation 论文提出约束采样重置方法
Marc Toussaint 等人提出一种状态采样器，将约束流形上的采样用于重置状态分布，以提升接触丰富操作任务中目标条件强化学习的探索效率。该方法结合约束采样重置、投影插值和课程学习，作者称其优于无约束采样的强化学习及替代重置方法，并在全身与手内接触丰富场景中训练出通用、抓取与非抓取操作策略。论文被 CoRL 2026 接收，项目页面提供视频与完整源码。
推荐理由：论文把约束流形采样用于重置状态分布，为接触丰富操作中的强化学习探索提供了一种可迁移的训练思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 综述：接触密集机器人任务的安全学习，从经典方法到安全基础模型
一篇被npj Robotics接收的94页综述系统梳理了接触密集机器人任务的安全学习方法，将其分为安全探索与安全执行两大类。文章回顾了约束强化学习、风险敏感优化、不确定性建模、控制屏障函数和模型预测安全盾等技术，并重点讨论这些安全原则如何延伸到VLM与VLA基础模型，包括语言级约束指定与安全信号多模态落地带来的新机会和放大风险。作者同时列出当前局限与面向复杂接触环境的未来方向。
推荐理由：综述把接触密集任务的安全学习拆成安全探索与安全执行两类，并讨论这些原则如何延伸到VLM/VLA基础模型。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 DAWN：基于扩散的分层机器人拆螺丝工作流网络
作者提出 DAWN（Diffusion-based Alignment and unfastening Workflow Network），一个面向真实世界拆螺丝任务的分层机器人框架，将流程分为对齐插入与拧出两个阶段。
推荐理由：论文把拆螺丝长程任务拆成对齐插入与拧出两阶段，并在 Franka 实机上验证，可供接触密集操作研究参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6464 JEDI：面向上下文模仿学习的联合嵌入演示压缩方法
JEDI 提出将演示压缩为潜在槽位，在冻结的视频-JEPA 空间中训练其预测查询回合的下一阶段关键帧，以缓解长多模态轨迹占用上下文的问题。方法用任务与过程反事实帮助槽位保留执行细节，并通过预测器从演示库中选择示例；用关键点 token 后训练后，可在机器人上实现人手条件化。
推荐理由：论文提出以查询未来预测为目标的演示压缩方法，并在 LIBERO 与实机上验证多示例上下文下的策略适配。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 Gaussian Distillation of Flow Policies：用高斯读出层加速流策略推理
论文提出高斯动作读出（GAR），将流策略的最后一层替换为高斯读出层，仅用0.02%的可用状态训练，网络其余部分保持冻结。GAR单次动作网络前向即可采样，并给出闭式似然，任务成功率接近教师策略，推理速度最高提升至两倍。作者分析显示，所研究流策略的连续动作分布可被高斯较好近似。
推荐理由：论文分析流策略动作分布的高斯近似，提出用少量状态训练高斯读出层，为策略推理提速提供可迁移方法。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 AcrossDEX 1.0：从人体运动预训练到跨手本体的双臂灵巧操作
AcrossDEX 1.0 是一个连接人体运动预训练、仿真专家学习、机器人演示采集与视觉闭环执行的学习系统，支持六通道 Inspire 手和十六关节 Allegro 手两种本体。
推荐理由：论文给出跨两种灵巧手本体的统一适应流程，并比较直接回归、扩散与流匹配在开盖和物体重定向任务上的成功率。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 RoboAtom 提出大规模原子动作监督数据集 RoboAtom-Data
RoboAtom 提出 RoboAtom-Data，为多来源现有数据补充统一、时间对齐的原子动作标注，覆盖 145 万条轨迹、688 万个技能标注片段和 16882.1 小时。其流程结合统一协议、大规模人工标注、同一有序技能序列重复执行间的传播以及多阶段质量控制。作者构建 RoboAtom-Bench 以标准化技能识别与时间边界定位评测，基于标注数据训练的 RoboAtom-Anno 在该基准和外部 WGO-Bench 上优于所评估的开源与闭源模型。
推荐理由：论文给出跨来源统一原子动作标注的数据规模与构建流程，并附技能识别基准和分层执行对照实验。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 Learning Safe Flow Matching Robot Policies from Binary Feasibility Oracles：仅用二元可行性查询约束流匹配机器人策略
Jianming Ma 等提出一种 oracle 引导的可微安全保障方法，用于约束基于流匹配的机器人策略，使其满足关节限位与碰撞避免等物理约束。该方法在前向传播中用二元可行性查询纠正不安全更新，在反向传播中提取局部边界信息作为约束感知学习信号，并与离散时间流匹配结合，使训练和推理共用同一保障机制，无需显式或可微的约束模型。
推荐理由：论文针对流匹配策略难以满足关节限位与避障约束的问题，提出仅依赖二元可行性查询的安全保障方法，可供研究约束学习时参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 DRIP：面向群体导航的轨迹条件分布风险 LiDAR 规划框架
作者提出 Don't Risk It Planner（DRIP），一个仅依赖 LiDAR 的端到端规划框架，将占据预测与轨迹条件间隙及不确定性估计结合。DRIP 直接在 LiDAR 占据栅格历史上预测候选控制序列对应的最小机器人与障碍物间隙分布，并用碰撞结果标定预测不确定性的风险代价训练模型。在最多 45 名行人的闭环实验中，DRIP 相比现有基线取得更高成功率、更少碰撞和更少冻结行为。
推荐理由：论文提出仅用 LiDAR 的群体导航规划器，把预测不确定性与碰撞结果挂钩，可供比较无跟踪方案的闭环表现。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7474 LOGIV：面向长程机器人任务的图验证执行与因果局部修复框架
LOGIV 是一个面向具身机器人执行的图工程框架，用显式任务图连接符号规划、基于观测的验证与具身动作，并在执行中检查条件支撑与资源顺序边的物理有效性。在 RoboTwin V2 和 BiCoord 的 20 个双臂任务、三种执行骨干上，无注入扰动时平均任务成功率分别提升 10.67 和 15.33 个百分点；在预设扰动下，其任务完成与条件恢复优于三个适配的恢复基线。
推荐理由：论文把任务图与执行期条件校验结合，为长程机器人任务提供可复用的失败恢复接口。