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6262 FlowS：用局部传输条件化实现单步运动预测
FlowS提出局部传输条件化，用条件流匹配框架实现单步生成式运动预测。该方法包含两个机制：在线场景条件学习先验为每个智能体输出K条已接近合理未来的锚定轨迹，把模式发现转为局部修正；步一致位移场通过半群自一致性保证单步继承多步精度。
推荐理由：论文提出局部传输条件化，把单步生成式运动预测的精度与低时延同时纳入，并给出Waymo数据集上的对比结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 Humanoid Dodgeball：用强化学习训练人形机器人快速躲避动态障碍
Humanoid Dodgeball 提出一个面向人形机器人敏捷动态避障的强化学习框架，通过威胁感知奖励塑形和多个方向特定的对抗运动先验，让机器人对飞来的抛射物做出全身躲避动作。作者称仿真与硬件实验显示，该框架在不同障碍速度和发射距离下提升了动态避障表现，同时保持稳定且物理可行的人形运动。
推荐理由：论文给出人形机器人躲避高速抛射物的强化学习框架，可用于比较动态避障中的奖励设计与运动先验。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 SONIC-K1：在单张 GPU 上为 Booster K1 小型人形机器人移植全身运动跟踪器
SONIC-K1 是作者称为首个面向 Booster K1 人形机器人的开放权重全身运动跟踪器，通过将 SONIC 框架适配到这一更小的机器人得到。策略在单张共享 GPU 上从零训练，算力只占 SONIC 报告算力的一小部分；在 MuJoCo 仿真中按 SONIC 的成功判据跟踪了几乎所有留出动作片段，并在外部基准上表现良好。
推荐理由：论文给出在单张共享 GPU 上从零训练小型人形全身运动跟踪策略的流程，并区分仿真与实机表现。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 RAIBO-Wagon：四足机器人拖挂拖车的实时导航系统
RAIBO-Wagon 提出一套面向四足机器人拖挂拖车的实时导航框架，将 Conditional Flow Matching 与基于学习前向动力学模型的 MPPI 控制结合，用 CFM 缓解 MPPI 的初始化问题并加速收敛，再由 MPPI 迭代细化以超出 CFM 训练分布寻找可行解。
推荐理由：论文给出四足机器人拖挂欠驱动拖车的实时导航框架，并在实机窄道场景报告成功率与负载数据。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 研究用IMU与执行器反馈实现封闭空间连续体机器人形状闭环控制
Jiahe Wang等提出一种嵌入式形状感知框架，用IMU与执行器反馈经神经网络重建连续体机器人形状，以400 Hz提供形状反馈用于物理闭环控制。在一段与三段连续体机器人上训练超过5000个模型后，所选框架的全局形状误差分别为0.9%L和1.7%L；闭环控制中一段末端跟踪误差为6.1%L，三段形状控制全局误差为2.3%L，而使用相同未补偿测量的IMU-PCC重建则失败。
推荐理由：论文用IMU与执行器反馈重建连续体机器人形状，并给出闭环控制误差，可供受限空间机器人感知方案参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7474 Metatron：面向人形机器人的可提示全身执行层
论文提出 Metatron，一种可提示的全身执行层，由生成式基础策略与可编程技能层组成。基础策略接收由定时身体部位目标、速度指令和风格线索组合成的提示，训练数据包括动捕、合成恢复轨迹和重定向场景交互动作，训练后策略被冻结。
推荐理由：论文给出冻结策略加可编程技能层的人形全身执行方案，并在 Unitree G1 实机上演示多类任务。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 FORGE：面向敏捷人形运动的在线降阶参考生成与全身执行框架
论文提出 FORGE 两阶段学习框架，将在线降阶模型（ROM）参考生成与全身跟踪控制结合，用于人形机器人敏捷运动。第一阶段用单刚体动力学结合完整人形运动学训练命令条件化的全身参考生成器，第二阶段在线滚动冻结的 ROM 策略，为全阶动力学模型上的全身跟踪策略生成参考。
推荐理由：论文给出两阶段降阶模型参考生成与全身跟踪框架，并在宇树 G1 上报告速度与跳跃指标，可供人形运动控制研究比较。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 可微仿真训练四旋翼穿越动态窄缝的视觉运动策略
研究提出一种可微分的移动窄缝建模方法，按到随时间变化的缝隙平面的有符号距离对居中、对齐和平滑碰撞项进行门控，把稀疏的穿越事件转化为稠密的路径目标。该方法被整合进一个从随机初始化单阶段训练的视觉特征到指令策略，无需教师、规划器或蒸馏。
推荐理由：论文用可微仿真把穿越动态窄缝的稀疏事件转成稠密路径目标，并给出仿真与实机成功率对比。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 研究用强化学习实现固定翼无人机自主拦截
一项预印本研究提出用强化学习训练的神经网络控制固定翼拦截机，将滤波后的单目视觉观测直接映射为执行器指令。策略在自建 Python 环境中用近端策略优化训练，随后部署到固定翼平台并在真实拦截场景中测试；仿真中该策略在多数条件下优于两个经典制导控制器，实机中成功拦截了机动的固定翼目标。
推荐理由：论文给出固定翼拦截机从仿真训练到实机拦截的完整链路，并附经典制导控制器作对照。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 HumanoidNDM：用神经动力学模型在线微调人形运动跟踪策略
HumanoidNDM 是一个面向人形机器人运动跟踪的在线微调框架，用实机训练的神经动力学模型缩小训练与部署之间的动力学差距。数据采集阶段采用带自适应强度机制的低频参考扰动方法，模型训练阶段在欧氏空间训练基于历史本体感知的神经动力学模型并引入可微前向运动学，从而不依赖动捕系统。
推荐理由：论文提出用实机训练的神经动力学模型在线微调人形运动跟踪策略，并在宇树 G1 上验证，可了解训练到部署差距的一种处理思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 MimicAll：面向跨人形本体全身运动跟踪的结构化本体条件框架
MimicAll 是一个强化学习框架，用于在异构人形机器人之间共享全身运动跟踪策略，将结构化本体描述符编码为全局与关节对齐条件，并结合观测历史与匹配本体的运动参考预测关节目标偏移。
推荐理由：论文给出跨人形本体的结构化条件编码与464个本体的评测基准，可用于比较共享策略与单本体专家的差异。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 RAIWAY：20英寸大轮双足机器人用接触信息盲走控制跨越崎岖地形
作者团队提出RAIWAY，一款配备20英寸大轮的自研轮式双足机器人，以及一套面向不规则、不连续地形的接触信息控制方法。该方法在仿真中把多接触事件蒸馏为隐表示，部署时仅凭本体感知在线推断，无需接触传感器。实机实验中系统通过陡坡、碎石床、钉状表面和岩石地形，并在测试的户外楼梯上连续上行，台阶高度最高15厘米，表现优于不含接触信息机制的基线。
推荐理由：论文给出20英寸轮式双足机器人的接触信息蒸馏控制方法，并在实机测试陡坡、碎石与最高15厘米台阶等场景。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 ViT-H：用运动跟踪反馈实现生成式视频到人形机器人控制
ViT-H 提出一种生成加跟踪的视频到人形机器人控制框架，用扩散模型直接从视频生成人形参考动作，绕过人体动作重建与重定向，并用运动跟踪结果以直接偏好优化后训练生成器。
推荐理由：论文提出绕过人体动作重建与重定向的视频到人形控制框架，并用下游跟踪反馈后训练生成器，可供比较现有流水线。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 论文提出兼性集群框架：多机器人系统可在集中规划与去中心化集群间切换
Ning Zhou 与 Edmund R. Hunt 在 arXiv 预印本中提出兼性集群（facultative swarming）统一控制框架，主张把集群能力视为一种动态能力而非固定的系统类别。该框架让系统在条件宽松时按集中式规划运行以追求最优性，在环境压力下平滑退化为去中心化集群以保持鲁棒性。作者认为这为兼顾集中式最优性与自组织灵活性的集体机器人系统提供了一条路径。
推荐理由：论文提出集中式规划与去中心化集群之间的可切换控制框架，为多机器人系统在环境压力下保持鲁棒性提供一种架构思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 延迟随机化扩大学习型人形运动跟踪器的延迟裕度
研究在24关节人形机器人上训练运动跟踪策略，并在独立CPU MuJoCo测试环境中评估指令延迟的影响。训练随机化下每个策略在30次试验中至少26次完成动作，但加入40毫秒恒定延迟后平均存活率降至15%（0%–45%），延迟裕度仅20–30毫秒。
推荐理由：论文用独立仿真测试量化了训练时随机化指令延迟对人形机器人运动跟踪策略延迟裕度的影响，并给出延迟范围应按实测延迟设定的建议。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 TravSUITE：自监督不确定性感知IRL与地形估计的可通行性系统
TravSUITE 是一个面向越野高速导航的可通行性系统，由利用视觉基础模型构建几何语义局部地图的体素建图器，以及联合预测 BEV 几何、语义、速度与代价的统一神经网络组成。
推荐理由：论文给出无标注自监督的可通行性系统，消融显示代价学习与辅助修复各自贡献规划质量，并附实机风险适配实验。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 BM2PC：面向可变形线性物体动态操作的贝叶斯多模态MPC框架
论文提出BM2PC，一个用于可变形线性物体敏捷操作的贝叶斯多模态MPC框架，将多模态规划建模为集合优化问题，并加入执行动力学模型补偿快速操作中的执行偏差。在绳索跟踪与避障的仿真和硬件实验中，BM2PC在最长任务上把RMSE降低44.0%，避障性能与现有多模态MPC方法相当，规划时间减少29%至66%。
推荐理由：论文提出面向可变形线性物体动态操作的多模态MPC框架，并给出仿真与实机跟踪、避障的量化对比。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 基于注意力接触规划的人形机器人移动学习框架
研究提出一种人形机器人移动学习框架，将运动数据仅作为训练先验，用自监督注意力接触规划器预测未来身体与环境接触，再由接触条件跟踪器生成全身协调动作。该框架让单一策略在部署时仅依赖机载观测、无需参考输入，并通过后续微调探索原始运动数据未覆盖的环境变化。作者称这一设计使策略内化接触感知的运动结构，而非直接复刻运动学轨迹。
推荐理由：论文把接触规划作为观测与动作之间的接口，为参考动作数据与强化学习探索的结合提供了一种可迁移的训练框架。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7474 概率能量建模统一多样化集群控制
作者提出用概率能量建模统一多样化集群控制，把基本集群行为编码为可复用的能量项，再由轻量策略门控组合成单一控制器而无需重训练。该方法在 aerial swarms 上零样本泛化到六类任务、10-100 个智能体、两个硬件平台以及室内杂乱和 GPS 拒止林地环境。大规模仿真任务成功率为 0.96-1.00，单智能体推理时延 1-10 ms，实机部署确认了向真实平台和非结构化环境的零样本迁移。
推荐理由：论文把多种集群任务统一为可复用的能量项组合，并给出跨规模、跨平台的零样本迁移结果，可供集群控制研究比较。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 TRACE：基于VLM自适应约束估计的可通行性感知反应式导航
论文提出TRACE，一个面向地面机器人在非结构化森林环境中自主运行的可通行性感知反应式导航框架。它用正负自然语言提示集生成VLM置信图，经证据融合得到稠密可通行性地图，再提取可通行点并通过百分位分箱与样条或正则化多项式拟合得到左右边界，作为软约束加入NMPC。作者称在真实森林环境中的实验显示，TRACE能在杂乱、可变形和视觉歧义地形中平滑导航。
推荐理由：论文把VLM置信图与证据融合、NMPC软约束结合，为林间非结构化地形导航提供可迁移方法。