ALIGN：面向优势条件行为克隆的条件估计与表达对齐框架
ALIGN 提出一种条件对齐的优势条件行为克隆（AC-BC）框架，用于视觉-语言-动作策略，直接预测策略标签空间中的类别化成对条件，并通过 AdaRMS 调制与流时间融合注入 DiT 动作专家。
推荐理由：论文针对混合质量机器人数据下的优势条件行为克隆，提出条件对齐框架，并在两个实机任务上给出闭环成功率对比。
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arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 arXiv · cs.ROAI 评分5858 肘部肌电外骨骼人机在环对比：比例控制与自适应重力补偿
研究在14名健康参与者上对比了肘部主动外骨骼的五种肌电驱动控制算法，包括两种不同助力水平的比例肌电控制（PMC）、纯积分自适应重力补偿（AGC-PI）、运动学与加速度感知的模型型AGC（AGC-AW）以及基于递归最小二乘在线估计负载的AGC-RLS。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 RoboPhoto-VLA：基于视觉-语言-动作模型的自主机器人摄影系统
RoboPhoto-VLA 提出一个统一视觉-语言-动作框架，联合建模感知、推理与相机控制，用于自主机器人摄影。该框架包含用于结构化动作规划的 PhotoCoT 和将相机行为与人类审美偏好对齐的 Aesthetic Direct Preference Optimization（ADPO）。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 基于特征级感知与提示式目标检测的人形机器人数据高效示教学习
论文提出一种面向人形机器人的数据高效示教学习（LfD）框架，从演示视频中提取紧凑的任务特征而非原始图像来学习操作技能。该框架结合分层视觉预处理、基于Kinect的人体关节估计、提示式目标检测和深度信息，提取人体运动特征与三维物体位置，再训练时序深度学习模型预测机器人关节角轨迹。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 OmniInteract：面向双人形机器人全身交互的统一控制方法
OmniInteract 提出面向双人形机器人全身物理交互的统一控制方法，通过表面接触感知重定向与可扩展残差策略学习应对人机形态差异和交互多样性增长带来的控制保真度下降。
推荐理由：论文提出面向双人形机器人全身交互的统一控制方法，用表面接触感知重定向与残差策略分解应对形态差异和技能扩展。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 脉冲环形吸引子架构用于旋转机器人关节的表示与控制
Aung Htet 等人提出一种全脉冲神经网络控制架构，用环形吸引子编码旋转关节状态，使表示与旋转系统的拓扑一致。稳态调节在这些分布式表示上直接计算目标状态偏差，对向增益调制群体把偏差转为活动凸包的受控相位移动，实现设定点调节；作者推导出解析傅里叶相位解码器，并用推挽脉冲群体实现其带符号分量。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7070 SSIO：无需真值轨迹的自监督惯性里程计
SSIO 提出积分自监督方案，让惯性里程计模型从零训练时不再依赖真值轨迹，只需标定 IMU 并在正常运行时记录数据。该方法先用短窗积分 IMU 的教师模型监督学生模型，学生直接预测速度且精度高于教师，再用多窗口位姿图蒸馏序列一致目标。在覆盖行人、无人机、四足机器人和人形机器人的六个数据集上，同一套无速度或位置标签的训练流程所得模型平均速度误差与同架构有监督基线相差 0.07 m/s。
推荐理由：论文提出用短窗积分自监督替代真值轨迹训练惯性里程计，并在行人、无人机、四足和人形六套数据上验证。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 FR-VLA：面向接触密集操作的隐式力推理VLA模型
FR-VLA提出一种视觉语言力推理模型，用可学习的力查询token基于视觉语言上下文生成力准入信号，再用该信号调制外部的token化力通路来生成动作。作者指出已有VLA通常以固定通路注入力信息，未显式判断力反馈与当前动作是否相关。在两个机器人平台的五个接触密集任务实机实验中，FR-VLA在六个评估阶段取得最高平均成功率，轨迹可视化显示其力准入随交互阶段变化。
推荐理由：论文提出在力进入动作通路前先由视觉语言上下文判断力相关性的机制，并在两个机器人平台的五类接触密集任务上做了实机对比。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6565 PaceVLA：视觉-语言-动作模型中的自适应时间动作量化
PaceVLA提出一种面向视觉-语言-动作模型的自适应时间执行框架，通过多粒度动作解码与路由选择减少低层动作步数。该框架包含基于共享动作专家的模式专用解码器，以及判断粗粒度执行是否合适的可量化性引导模式选择与上下文条件路由器。作者在三个多任务仿真基准和六个真实世界任务上测试，称其在多种本体包括长程与灵巧操作中提升执行效率并保持任务成功率。
推荐理由：论文针对VLA执行时延问题提出自适应时间动作量化框架，并在三个仿真基准和六个实机任务上验证。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7070 OV-PEAR：面向未知工业操作物体的观测验证位姿尺度估计与重建
OV-PEAR 是一个面向未知工业物体的三维重建与位姿尺度估计框架，通过实例分割生成物体级三维假设、经外观感知视角检索与显式尺度搜索对齐到机器人坐标系，再用多视角 RGB-D 证据反投影验证体素占据。
推荐理由：论文给出未知工业物体的位姿尺度估计与重建流程，并在BOP-Industrial和实机装配上报告结果，可供比较零样本位姿方法。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 DISCO：在连续动作空间蒸馏树搜索，实现长程多物体整理
作者提出 DISCO，用渐进加宽的 MCTS 在物理仿真中生成长程规划，并把搜索结果周期性蒸馏进策略-价值模型，使策略在测试时无需仿真搜索即可直接部署。搜索过程中由学习到的策略提出连续动作，价值函数按任务完成进度为动作打分，并借助 GPU 并行仿真加速。在仿真与真实世界的多物体整理任务中，DISCO 的表现优于行为克隆、强化学习和基于搜索的基线。
推荐理由：论文把仿真中的 MCTS 搜索蒸馏进连续动作策略，为长程多物体整理任务提供了一条可迁移的训练思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 TrajWAM：面向动态机器人操作的高效轨迹引导世界动作模型
TrajWAM 提出一种轨迹引导的世界动作模型，用于高效的动态机器人操作。该方法用历史物体掩码预测目标未来轨迹，再通过轻量 Trajectory ControlNet 引导预训练视频模型生成轨迹一致未来，并用解耦蒸馏实现一步视频-动作推理。
推荐理由：论文把未来视觉预测锚定到目标物体轨迹上，并给出一步推理的解耦蒸馏方案，可供动态操作研究比较。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8585 Collective Experience Learning：用96台机器人的部署经验改进操作策略
论文提出 Collective Experience Learning（CEL）范式，让已部署机器人把自身执行经验汇总起来更新共享策略，再返回机群使用。作者通过失败引导经验检索微调（FERT）实现该范式，操作员只提供二值回合结果标签和环境重置，无需额外专家示范或纠正动作；容错异步训练系统（FATS）协调机器人执行、云端推理与策略优化。
推荐理由：论文提出用已部署机器人自身执行经验更新共享策略，并在96台机器人上验证了规模扩大带来的收益。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 SWAP：可测试时引导的人形机器人全身避障框架
作者提出SWAP分层框架，将碰撞感知决策与稳定控制分离：高层扩散策略生成多模态避障动作提案，低层全身RL控制器跟踪提案并维持动态平衡。训练时通过事后标注在随机指令下滚动低层策略，把障碍物放在已执行动作未扫过的空间，从而构造无碰撞样本并重渲染感知。仿真和宇树G1实机实验显示对静态与动态障碍物均能可靠避障，测试时蒙特卡洛采样引导使速度、朝向或姿态等目标奖励平均提升34%，同时保持较高避障率。
推荐理由：论文提出分层框架，用扩散策略生成避障动作、RL控制器保持平衡，并在宇树G1实机上验证。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 ReDOA：通过观测对齐实现真实世界蒸馏的图像操作策略学习
ReDOA 提出一种在真实世界学习图像策略的框架，将控制学习与感知学习解耦：先在仿真中训练基于状态的教师策略，在真实机器人上执行并采集轨迹，再把控制知识蒸馏到基于图像的学生策略，并用观测对齐处理数据采集与部署之间的观测差异。
arXiv · cs.ROAI 评分5050 多旋翼无人机直接测风的车载状态感知置信度估计
针对多旋翼无人机直接测风可靠性受机体运动影响的问题，研究提出用车体水平与垂直速度量化每次风观测获取质量的置信度方法，并将置信度用于调节二维矢量估计器的测量权重。在水平平移、垂直运动和留出自主航点飞行实验中，双特征方案ROC-AUC达0.995，98.84%的平移观测被判定为不可靠；置信度自适应使平移时估计器中位增益从0.207降至0.064，悬停时仍保持0.151。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6969 VeSTA：弥合视觉语言导航中的物理可执行性差距
Gang He 等人在 arXiv 预印本中提出 VeSTA 框架，用于弥合连续视觉语言导航中语义能力与物理可执行性之间的差距。作者指出当前仿真器的宽松接触模型可能掩盖物理不可行动作，使到达成功率不能反映真实执行能力。
推荐理由：论文指出宽松接触模型会掩盖物理不可行动作，并给出对齐可执行轨迹的方法，可供评估VLN策略的仿真与实机差距参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6464 SteerAct：用少样本时间引导改进预训练机器人动作模型
SteerAct 提出一种少样本时间引导框架，在不更新动作模型权重的情况下，通过修改特征激活提升预训练机器人动作模型的任务成功率。该方法用预训练稀疏自编码器提供候选特征，并以时间描述符刻画各特征局部激活顺序模式的分布，从而在无需时间步对齐的情况下比较不同 rollout。
推荐理由：论文提出用稀疏自编码器特征的时间描述符做少样本激活引导，为测试时提升预训练动作模型提供可迁移方法。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 Humanoid SRL：为人形机器人增加额外机械臂实现协调全身移动操作
研究团队将一条额外机械臂集成到人形机器人平台，考察形态增强如何改变其可行动作空间。控制上采用基于模型的轨迹优化为目标条件强化学习控制器生成动力学可行运动，控制器在仿真中训练后以零样本方式迁移到硬件，实现接触丰富的三臂全身移动操作。团队还在部分任务上用硬件演示训练的扩散策略展示了视觉引导的自主执行。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7575 VQ-WM：用向量量化世界模型做机器人操作潜空间反馈运动规划
作者提出向量量化世界模型 VQ-WM，将离散潜空间长程搜索与连续视觉反馈控制结合，用于机器人操作规划。该方法用首达时间的准度量估计替代欧氏距离，使规划抽象与控制器能力对齐。在汉诺塔实机操作中，该方法仅用短演示数据即达到 100% 成功率，并在操作与运动仿真基准上比最强世界模型高出 13.3 至 85.3 个百分点。
推荐理由：论文把离散潜空间搜索与连续视觉反馈控制结合，并用首达时间估计对齐规划与控制器能力，为长程操作提供可迁移方法。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7474 TILDE：从具身基础模型进行教师闭环蒸馏
TILDE 提出一种从预训练具身基础模型向未做动作预训练的策略迁移能力的蒸馏框架，结合学生状态上的在线蒸馏与教师执行恢复轨迹的学习。其 AutoDAgger 用机器人奖励模型监测任务进度并触发教师介入，无需人工监控或操控，恢复轨迹采集速度比人类在环方法快 2 倍以上。在三个真实世界任务上，TILDE 的任务表现最高为行为克隆的 4.1 倍，并支持跨架构蒸馏。
推荐理由：论文提出从具身基础模型蒸馏策略的框架，并给出自动数据聚合与实机任务对比结果，可供关注策略迁移的研究者参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6666 HumanoidPose：仅凭视频估计人形机器人全身位姿
Jiaxi Jiang 等提出 HumanoidPose 框架，把视觉当作本体感知，仅从视频恢复人形机器人在世界空间中的全身关节配置。该方法将预训练人体姿态特征与机器人运动学结合，并把人体动作重定向到十六种人形机器人本体，从而完全用合成数据学习；还通过自训练利用无标注在线视频训练 2D 机器人姿态检测器。
推荐理由：论文提出仅凭视频恢复人形机器人全身关节配置的框架，并在三个真实平台上与基线比较误差。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 The Bitter Lesson Comes to Robotics：九款前沿多模态语言模型直接控制真实机械臂的评测
一篇 arXiv 预印本在 RoboDojo 的六项操作任务上评测了九款前沿多模态语言模型，让它们直接控制真实机械臂。作者称这是首次在物理硬件上对广泛前沿模型做统一操作任务比较，结果显示这些模型能完成多种操作任务，但精度和效率尚不足以在实际动作预算内完成。2026 年 7 月至 10 月间基准性能对应 53.9 天的翻倍周期，最佳执行速率提升 4.4 倍，最低执行成本下降 6.2 倍。
推荐理由：在真实机械臂上统一评测九款前沿多模态语言模型，给出能力现状与性能翻倍周期，可作为通用模型直接控制机器人这一路线的参照。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 GOFusion：面向自主机器人导航的实时高斯-占据子图融合系统
GOFusion 是一个面向自主机器人导航的实时视觉建图系统，将高斯图元锚定到局部占据地图，同时为路径规划提供空间感知和高保真外观。系统基于视觉-惯性 SLAM 的位姿估计与局部占据地图构建 3D 高斯地图，并把 3D Gaussian Splatting 优化限制在活跃子图内以约束 GPU 显存占用。
推荐理由：论文把高斯图元锚定到局部占据地图，并用在线Fisher近似驱动剪枝与下一最佳视角规划，可供自主导航与建图研究参考。
arXiv · cs.ROAI 评分3838 基于ROS的AI辐射分类：七种放射性同位素识别节点
研究开发了两个ROS节点用于区分七种放射性同位素，模型训练节点采用梯度提升分类器，在留出测试集上报告总体准确率95%。演示中将C12137辐射探测器模块搭载于Jackal UGV，由操作员接近不同辐射源采集数据。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 Structure over Reasoning：用小视觉语言模型实现统一零样本导航
论文提出 Structure over Reasoning 零样本视觉语言导航智能体，让小型视觉语言模型每步只回答方向、是否停止等感知问题，再由鸟瞰语义场、骨架图和两阶段终止器把答案转成路线与终点。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6464 LENS：面向机器人的 FPGA 边缘场景记忆与神经渲染系统
LENS 是部署在 AMD KR260 上的边缘场景记忆加速系统，将 ACEsplat 式场景坐标回归与 3DGS 渲染搬到低功耗 FPGA/ARM 平台。
推荐理由：论文把 SCR 定位与 3DGS 渲染搬到低功耗 FPGA，并给出板级实测的时延、功耗与画质对比，可作为边缘部署的参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 DreamCan：用稀疏视觉规划衔接视频模型与机器人操作策略
DreamCan 提出一种分层策略，用预训练视频模型改造的高层规划器生成稀疏视觉子目标，再由低层视觉运动策略执行，从而把视频模型的可执行性约束进规划。作者从无动作的离线机器人视频中估计子目标的可达性与任务效用，并用动态规划自动选取子目标序列，无需人工标注。
推荐理由：论文提出用稀疏视觉子目标替代稠密视频预测的分层策略，并在 LIBERO-Long 与真实双臂任务上给出对比结果。
星海图AI 评分5858 
星海图 LEMO 双臂开发平台开售，定价 49,999 元
星海图 LEMO 双臂开发平台正式开售，首发定价 49,999 元。平台集成双 A1Z 七自由度机械臂、G1Z 夹爪、多视角同步视觉系统与 CCU 控制器，支持同构主从遥操作、VR 接管和三路视觉同步采集。官方同时提供 SDK、URDF、3D 模型及开放接口，覆盖数据采集、模型训练到真机部署验证。
Boston Dynamics BlogAI 评分3030 Boston Dynamics 展示 Spot 在公共安全任务中的应用
Boston Dynamics 展示 Spot 机器人在公共安全领域的应用：进入灾难现场搜寻幸存者、协助处置人质事件与毒品实验室调查，并在火灾后做结构勘察。标准公共安全套件含 Spot Cam、超视距电台与机械臂，可在安全距离外提供 360 度视野、最高 25 倍变焦和热成像；机械臂可举起 15 磅、拖动 50 磅物体。
Figure NewsAI 评分1818 
Figure 为退役 F.02 机器人训练跳跃入钢水，并推出纪念金属制品
Figure 为给 F.03 机队腾出维护资源，将大部分 F.02 机器人退役，并在芬兰 Imatra 一家铸造厂让机器人自主跳入钢水熔化。团队在仿真中训练新 AI 模型，实机在 24 小时、6 次熔炼、每次 20 分钟窗口内完成，高温与电磁场下 AI 策略运行正常。熔炼所得金属棒运回美国，加工成限量纪念制品。
星海图AI 评分4242 
先锋伙伴计划｜昆山第一人民医院：星海图 R1 Pro“上岗”记
星海图与昆数星启合作，将4台R1 Pro部署于昆山第一人民医院真实场景，开展污染器械转运、病房巡查等工作，转运时效控制在1小时以内。R1 Pro单次可连续运行6小时以上，已持续运行近一个月、累计完成上百次任务。未来1个月内还将拓展至污染包布与医废转运，覆盖20间手术室、日均约130台手术的转运需求。
Figure News精选AI 评分8888 
Figure 发布 Helix 2.5：在 30 个未见家庭零样本完成全身家务
Figure 发布 Helix 2.5，在 30 个湾区未见家庭中零样本完成整理客厅、叠毛巾、铺床三类全身长程任务，这些环境与操作对象均未采集数据、未做微调或适配。
推荐理由：Figure 公布 Helix 2.5 在 30 个未见家庭零样本完成三类全身任务，并给出 Index 预训练消融与数据缩放规律。
Boston Dynamics BlogAI 评分3838 Boston Dynamics人形机器人Atlas在FIFA世界杯2026完成首次机器人中场表演
Boston Dynamics的量产版Atlas人形机器人在FIFA世界杯2026挪威对巴西的16强赛中场休息时，向裁判递交比赛用球并表演了一系列致敬足球明星的进球庆祝动作，这是量产版Atlas首次公开亮相，也是FIFA世界杯首次机器人中场活动。这些行为通过全身控制的强化学习流程在实验室训练，并在实验室和真实场地测试，以在明亮嘈杂的体育场中可靠执行。
Boston Dynamics BlogAI 评分3838 Boston Dynamics Spot 机器人部署至 FIFA 世界杯 2026 场馆执行周界巡逻
Boston Dynamics 的 Spot 机器人已在 FIFA 世界杯 2026 的美国、加拿大和墨西哥 16 个主办城市中投入使用，在达拉斯国际广播中心和 NY/NJ 体育场执行周界巡逻，用于资产保护与风险检测。
Boston Dynamics BlogAI 评分5858 波士顿动力介绍 Atlas 如何用动捕与强化学习学会足球 Ghost Rabona 假动作
波士顿动力与 Hyundai 合作，在 Hyundai 的 Next Starts Now 活动 School of Football 中展示 Atlas 学习足球并完成 Ghost Rabona 假动作踢球。
Physical Intelligence Blog精选AI 评分8282 Physical Intelligence 发布 π0.7 可引导模型，展示组合泛化能力
Physical Intelligence 训练并发布通用模型 π0.7，官方称其在泛化上出现阶跃式提升，能执行训练数据中未出现的任务。
推荐理由：官方披露π0.7在未见任务上的组合泛化与跨本体迁移表现，并说明多模态提示如何统一异构数据。