预注册研究：具身智能体的经验应存入策略权重还是外部检索
一项预注册研究比较具身智能体的经验应固化进策略权重还是外部存储并在推理时检索。在视觉条件到达任务上，把记忆增强行为蒸馏进权重仅比纯动作对照高1个百分点且不显著，作者因检验功效不足撤回而非否定该主张；把教师冻结的检索缓冲接到固定学生权重上则提升34个百分点（z=5.15），达到记忆增强教师合并参考值49.3%，预注册协议对比也一致（+23个百分点，z=3.36）。
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arXiv · cs.ROAI 评分5252 arXiv · cs.ROAI 评分5858 集成呼吸感知与门控控制的CT孔径内机械臂自主进针系统
研究提出一套集成感知与控制系统，可在CT孔径内完成呼吸门控的自主针插入。实验显示系统能跟踪并预测患者呼吸周期、执行自主呼吸门控进针，并检测呼吸周期异常。作者指出，当前CT引导肺活检高度依赖人工，需要患者屏气、反复手动进针和多次CT确认扫描，自动化有望减少手术时间、患者不适与辐射暴露。
arXiv · cs.ROAI 评分5151 触觉机器人操作综述：从力学驱动到数据驱动
Jingyi Xiang、Yixuan Wang 与 Wenzhen Yuan 发表综述，从力学驱动和数据驱动两个互补视角梳理触觉机器人操作研究的发展。
arXiv · cs.ROAI 评分3838 铰接式车辆高速编队的纵横向集成控制
针对铰接式车辆高速编队，提出纵向与横向集成控制框架。纵向采用基于PID的算法并给出队列稳定性证明，引入弧长纵向误差公式以适应弯道；横向改进基于回旋线的路径跟踪算法，加入切向判据抑制振荡、轨迹分段自适应调节前视距离，并扩展至铰接车辆动力学。仿真验证了其在高速和挑战性编队场景下的稳定性与跟踪性能。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 MPBRS：面向人形机器人运动的统一奖励配置多势能奖励塑形
论文研究面向人形机器人运动的 Multi-PBRS（多势能奖励塑形），并提出一套统一奖励配置。作者在九台人形机器人上使用相同的奖励结构和权重进行评测，只需机器人特定的关节/连杆映射与默认姿态等元数据，无需逐台重新设计奖励。实验称，与标准奖励塑形相比，MPBRS 在不同机器人间表现出更一致的缩放行为和更低的调参敏感度，且不改变最优策略。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 FRED：用自蒸馏与时间上下文提升世界动作模型的未来视频表征
论文提出 FRED 框架，通过自蒸馏让世界动作模型（WAM）在单步去噪中从噪声预测未来视频表征，并以真实未来观测提取的表征作为目标，同时用历史观测提供时间上下文。作者称在多种真实操作场景中 FRED 持续优于对比的 WAM，在零样本环境泛化的长时程与域外任务上提升明显。在仅有人类视频演示、未出现在机器人训练数据中的任务上，FRED 达到 50.0% 任务成功率，对比最佳 WAM 为 19.4%。
推荐理由：论文提出用自蒸馏提升世界动作模型的未来视频表征质量，并给出实机操作与人类视频迁移的成功率对比。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 AW-0：融合代码规划与视频动作预测的智能体世界动作模型
研究提出 AW-0，一个将代码规划与视频、动作联合预测结合的智能体世界动作模型框架，在统一的 mixture-of-transformers 架构中联合建模代码、未来视频和机器人动作三路生成流。
推荐理由：论文把代码规划与视频、动作联合预测放进同一架构，为世界动作模型补上技能复用这一环。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 PhysiCalWorld：为世界模型做上下文物理校准
PhysiCalWorld 提出通过上下文提示将动作条件世界模型校准到实例特定动力学，无需微调或解析物理建模。该方法把在测试场景中采集的探索交互片段编码为紧凑的物理描述符 token，仅用潜在预测损失端到端训练，不使用物理标签；推理时描述符只提取一次，可在多次 rollout 中复用。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 CW-WAM：面向力敏感操作的结构化接触力旋量世界动作模型
Houzhu Ding 等提出 CW-WAM，一个联合预测视频、运动与接触力旋量的世界动作模型，将运动与力旋量作为统一建模目标并输出时间对齐的运动-力旋量块作为控制参考。
推荐理由：论文把接触力旋量纳入世界动作模型，并给出插入与擦拭任务的力参考误差对比，可供力控操作研究参考。
arXiv · cs.ROAI 评分4848 多模态具身智能体：从计算机使用到机器人使用的统一能力视角框架 PAPAV
研究提出以能力为中心的统一框架 PAPAV，将多模态具身智能体（MMEA）拆解为感知状态、预判动作效果、规划可行路径、通过接口或本体执行、验证结果五项功能，并据此比较 MMEA 与多模态智能体及机器人系统。在 64 个基准中，显式评估集中在“执行”，仅 5 个评估“预判”、3 个评估“验证”。从部分可观测到结果不可验证的五项物理约束，使可预先固定的选择更少、纠错空间更小。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 ASTEROID：非对称在策略蒸馏让历史条件学生学会上下文探索
作者提出 ASTEROID，一个学生-教师监督学习框架，让学生先在不完全可观测下采集在策略上下文，再由特权专家基于该上下文给出动作标签，从而学会测试时探索。在 11 个环境（含离散探索基准、机器人操作、导航和 Procgen）中，该方法在固定探索预算下回报约为对比方法的 2 倍，交互次数比强化学习基线少约 100 倍。
推荐理由：论文提出用特权专家在策略上下文上标注的蒸馏框架学习测试时探索，并在仿真与实机操作中给出对比结果。
arXiv · cs.ROAI 评分3131 多机器人网络动态微隔离功能的实验室实现
一份报告描述了在物联网多机器人网络中，利用商用软件定义微隔离工具实现动态微隔离功能的实验室实例。研究定义了基于资产功能与健康标签自适应调整的细粒度动态分段策略，并完成策略的软件自动化实施。该方案可实时自动隔离指定威胁，同时保持未受影响业务正常运行。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6969 AtomicRL：面向长程机器人操作的原子化强化学习后训练框架
AtomicRL 是一个面向长程机器人操作的强化学习后训练框架，通过原子任务结构做信用分配与自适应探索。它包含语义感知策略优化 SAPO 和瓶颈自适应目标探索 BATE，并配套连接仿真在线 RL 与实机部署的 Real2Sim2Real 流程。
推荐理由：论文提出面向长程操作任务的原子化强化学习后训练框架，并给出仿真基准与实机迁移的对比数据。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 地球训练的人形机器人控制器能在月球行走吗？研究测试重力、地形与土壤迁移
研究在仿真 Unitree G1 上用同一配方训练 12 个策略，变化重力、地形几何与地面接触模型（刚性或三维阻力理论 3D RFT），并测试地球到月球微调与重力随机化。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 RISE：面向感知型人形机器人跌倒恢复的测试时运动引导方法
Osher Azulay 等人提出 RISE，一种让任务目标在推理阶段引导人形机器人起身方式的方法。该方法先学习连接预期动作与电机动作的恢复动作词表，再由视觉扩散规划器预测未来身体状态，并用任务代价把预测导向指定朝向、起身速度或路径，无需重新训练即可在测试时改变动作。仿真实验展示了多样化恢复、地形适应和测试时引导，并在宇树 G1 上给出实机演示。
推荐理由：论文提出在推理阶段用任务代价引导人形机器人跌倒后起身的动作选择，并给出仿真实验与宇树 G1 实机演示。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 从推理到动作：前沿 AI 模型在 LIBERO-10 机器人操作任务上的基准评测
May Espinola 等人提出一个闭环操作框架，在 LIBERO-10 基准上评测前沿 AI 模型，模型仅凭视觉观测、本体感知和结构化工具调用控制机器人，无需任务特定微调或预训练操作技能。
推荐理由：该报告在 LIBERO-10 上统一评测六个前沿模型共 1800 个回合，可比较推理能力转化为操作动作的差距。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 SP-HLM：以稀疏姿态驱动的人形机器人移动操作运动生成与全身控制框架
作者提出 SP-HLM，一个基于稀疏姿态接口的人形机器人移动操作框架，用五个任务关键身体姿态结合学习到的隐式运动先验，分别表达空间意图与全身协调。其中 SP-VLA 从多模态观测和语言指令预测稀疏姿态与手指关节位置，SP-MGM 经两阶段蒸馏实时重建全身运动，SP-GMT 再结合显式稀疏目标与隐式运动先验做全身控制。
推荐理由：论文提出以稀疏姿态作为高层策略与全身控制的接口，并给出仿真与实机验证，可供研究人形移动操作接口设计时参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 TARSphere：面向长时程具身智能体的全栈框架与仿真基准
TARSphere 是一个面向长时程具身智能体的机器人全栈框架，包含在物理仿真器中运行机器人策略的 TARSphere-Infra、让冻结多模态大模型通过多级可执行技能行动的 TARSphere-Harness，以及覆盖30个室内场景、360个回合的 TARSphere-Bench。
推荐理由：该预印本提出面向长时程具身智能体的全栈框架与360个回合的仿真基准，并给出8个MLLM的对比结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7777 DONIC：从人类演示学习通用双手灵巧跟踪控制
DONIC 是一个通用双手灵巧跟踪器，在操作类别与人体运动来源上联合训练，并配套发布 BiHOI 多视角数据集，包含 1575 段序列、229 个物体。方法将近端策略优化与行为克隆结合成反馈回路，把验证成功的执行回收为训练演示，并用以物体为中心的逐手奖励和 Clip-Centered Advantages 支持单一策略学习异构参考下的协调操作。
推荐理由：论文同时给出双手灵巧跟踪模型与1575段多视角数据集，并报告未见轨迹与未见物体上的成功率，可用于比较双手操作跟踪方法。
arXiv · cs.ROAI 评分5656 面向半静态环境安全导航的物体与任务感知主动感知框架
研究提出一种主动感知框架，让高自由度移动操作臂在导航过程中用机械臂手部相机检查不确定或安全关键区域。该方法用概率化的物体与任务感知下一最佳视角（NBV）公式优先观察期望路径附近及可能变化的物体，并集成到分层任务模型预测控制（HTMPC）中，利用运动学冗余调整视角同时保持基座轨迹跟踪的更高优先级。实机测试显示，相比被动或非任务感知基线，该方法提升了地图一致性、降低了任务相关地图熵和导航风险。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 HuMiT：基于紧凑参考跟踪的低延迟人形机器人全身遥操作
HuMiT 提出一种人形机器人全身遥操作方案，其统一跟踪策略只需当前帧的根高度、根速度与四个稀疏关键点的 SE(3) 位姿作为紧凑参考，无需完整关节位置、密集身体变换或未来帧。作者报告头显流式传输到策略输出的通信至推理时延约 20 ms，基于视频的光流时延中位数为 65 ms。系统在 Unitree G1 人形机器人上验证，展示了接住抛来球体等快速反应和协调的移动操作能力。
推荐理由：论文给出仅需稀疏关键点参考的全身遥操作策略，并报告头显到策略输出的时延数据，可供比较遥操作管线设计。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 RangeNav：面向机器人导航的LiDAR距离图像任务对齐预训练
RangeNav 提出一个仅 183k 参数的 LiDAR 距离图像编码器，完全在合成数据上预训练，用于移动机器人导航。该方法采用各向异性卷积和循环填充处理距离图像的极端长宽比与方位接缝，并以距离重建、语义分割和 BEV 预测组成的导航对齐目标预训练后冻结用于策略学习。
推荐理由：论文给出仅183k参数的LiDAR距离图像编码器预训练方案，并对比不同监督目标对导航成功率的影响。
arXiv · cs.ROAI 评分4747 面向自适应机器人运动的时空样条方法
研究提出一种基于样条的时空表示方法，将空间几何与时间进程纳入同一组连续变量，联合估计共享贝塞尔曲线，并可独立调整空间与时间模型复杂度。仿真实验显示该方法能准确联合恢复路径区间，并通过调整模型复杂度与连续性实现细化，对演示集方差更鲁棒。在机器人辅助患者翻身任务中，用实体假人验证了在线重定时与同步能力。
arXiv · cs.ROAI 评分3838 机器人泛化不止靠数据量：零样本能力驱动的多样性路径
研究将物理AI的零样本泛化表述为对部署分布的覆盖，指出同一批采集者增加样本只能缓慢缩小未见区域，而每个新贡献者都能扩展该区域。为此提出一种机器人动作共享潜空间，结合多模态对齐、生成式增强与噪声标签学习，并以在标准易用机器人Origami上构建应用的开发者社区作为多样化数据来源，最后给出将实机零样本成功率与贡献数据多样性关联的可检验假设和评估协议。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 OMAR：面向场景货架整理的开放世界多属性推理方法
OMAR 提出一套开放世界多属性推理流程，让机器人在没有预设物体词表和物体-容器对应关系的情况下，推断货架的隐含组织方式并摆放新物体。方法先用视觉语言模型给出标签及内容、包装类型等属性，经分割、深度和多视角关联完成跨视角实例定位，构建实例级3D场景图，再由LLM推理摆放排序，最后做几何与运动学可行性检查。作者称实验在实例映射和摆放一致性上优于单视角语言定位与纯几何基线，可自主摆放此前未见过的物体。
推荐理由：论文提出用视觉语言模型与LLM推理货架隐含组织规则，为开放世界物体摆放提供可迁移的推理流程。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 Post-hoc Epistemic Uncertainty for Vision-Language-Action Policies：单策略核方差头估计VLA认知不确定性
作者提出 post-hoc kernel-variance heads，从单一 VLA 策略的嵌入中估计认知不确定性，每个头计算以训练演示嵌入为条件的高斯过程条件方差，拟合不需要回归目标或梯度更新，也不改动策略本身。
推荐理由：论文提出无需重训的核方差头，用单一策略估计认知不确定性，并与双策略集成在LIBERO-10上对比。
arXiv · cs.ROAI 评分3838 面向自主系统分析的充分与必要因果解释
研究区分故障分析的两类目标：复现（找出足以重现故障的条件）与规避（找出阻止故障所需的改变），指出现有基于充分解释的因果方法只支持复现。作者在实际因果框架下形式化必要解释，提出基于因果责任的近似算法，并在多个环境中评估效率，通过反事实生成展示其在故障规避上优于现有方法。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 SpatialDex：从纯RGB人类视频重建增强视觉运动预训练，学习3D双臂灵巧操作
SpatialDex提出一种从纯RGB人类视频学习3D双臂灵巧操作的框架，通过重建场景几何并结合手部运动估计进行视觉运动预训练。该方法将重建几何同时作为策略输入和预测目标，用门控残差融合把预训练视觉语言模型的token网格锚定到该几何上，并预测未来场景几何与手腕、手指动作。
推荐理由：论文给出从纯RGB人类视频重建场景几何并联合预训练双臂灵巧策略的方法，附仿真与实机对比结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 CausGround：面向自适应具身规划的因果交互接地框架
CausGround 是一个非参数化的因果交互接地框架，把交互经验提炼为以动作为中心的因果知识，用于具身规划。它识别动作前置条件与效果，并以分解式世界状态表示组织物体属性和物体间关系，规划时把任务相关因果依赖接地到当前观测，支持前置条件的反向推理与效果的正向推理。
推荐理由：论文把交互经验整理成可复用的动作前置条件与效果知识，并在仿真基准和实机操作上给出对比结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 AirPlayground：跨多种重建环境的空中导航基准
AirPlayground 是一个用于训练和评估空中导航策略的统一基准，构建了覆盖室内、城市户外和植被场景的94个3D高斯泼溅（3DGS）环境，并配有对齐的碰撞几何。
推荐理由：该预印本公开了94个3DGS场景与94K飞行演示，并给出ACT随训练场景扩展的成功率变化，可供比较空中导航策略的闭环评测。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 FlowVLA：面向定量机器人倒水的流感知物理完成学习
FlowVLA 将动作生成与物理完成度估计分离，由共享的 π_{0.5} 动作专家在边界感知监督下学习接近、倾倒和返回，并用融合视觉、关节、腕部力与循环力信念历史的目标无关估计器维持转移质量估计，当估计值加预测残余流出量达到目标质量时触发返回。
推荐理由：论文把倒水任务的返回决策拆成动作生成与转移质量估计，并给出与多个 VLA 基线的对比结果，可供研究定量操作闭环的人参考。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 综述探讨物理AI中的递归自我改进
arXiv 预印本综述《Toward Recursive Self-Improvement in Physical AI》将递归自我改进（RSI）置于机器人学习语境，梳理从提升机器人能力到提升生成能力的过程这两类路径。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 DriveMLP：训练策略比模型复杂度更影响自动驾驶规划性能
DriveMLP 提出以专家引导强化学习（EGRL）训练轻量 MLP 策略，在 nuPlan Val14 Reactive 基准上取得 86.51 分，比此前最佳模仿学习规划器 Flow Planner 高 3.2 分，推理速度提升超过 15 倍。研究通过受控实验发现，训练流程而非模型规模与复杂度贡献了相当一部分性能提升。代码已在 GitHub 开源。
arXiv · cs.ROAI 评分5656 Reading the Room：将稀疏VSLAM地图配准到部分建成环境的楼层平面图
作者提出Reading the Room（RR），一种全局到局部的方法，用于把尺度不确定的稀疏语义VSLAM地图配准到部分建成的楼层平面图。其核心是定义一个可微、类别平衡的语义几何能量函数来统领整个流程，并提供两种全局初始化方案：利用单个不准确的用户对应点，或用跨模态匹配网络全局估计。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7575 Watch Your Step：用落脚点预测裁剪感知输入的人形机器人运动策略
arXiv 论文 Watch Your Step 提出预期感知方法，用轻量落脚点预测模型（FPM）仅凭本体感知和速度指令预测未来落脚点，再只在这些落脚点周围采样高程图小块，替代完整机器人中心高程图输入。
推荐理由：论文提出用落脚点预测裁剪高程图输入，训练迭代约为完整地图的三分之一，并零样本迁移到 Unitree G1 实机。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 研究提出月球重力下四足机器人跳跃的端到端强化学习策略
Levin Müller 等人在 arXiv 预印本中提出一种多阶段强化学习方法，为月球重力下的四足机器人点对点跳跃生成单一端到端控制策略，仅依赖任务可用的机载传感。
推荐理由：论文给出月球重力下四足机器人跳跃的端到端策略，并报告仿真落点误差与硬件卸载实验的力矩功率数据。
arXiv · cs.ROAI 评分3838 串联机器人雅可比性能指标的关节角不变性
研究串联机器人雅可比类性能指标（可操作度、刚度等）的关节角不变性，识别出这些指标与首末关节角无关的运动学条件，从而系统降低有效构型空间维度、简化性能评估。在性能地图构建与任务布局优化两个场景中验证，该策略降低计算量与存储需求且不损失有效性。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 ContactFlowFilter 用流匹配与粒子滤波实现基于本体感知的在线接触估计
作者提出 ContactFlowFilter，将流匹配生成模型嵌入粒子滤波框架，用于估计机械臂的接触数量、位置与力向量。该方法仅依赖关节力矩传感器和基座力/力矩传感器，以粒子滤波的递归结构处理时序依赖，用流匹配模型作为辅助提议分布跟踪多模态信念并检测接触事件。仿真与实机实验显示，实机单接触和双接触场景误差分别为 0.36 cm 和 0.88 cm，运行耗时为 0.69 ms 和 2.69 ms。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 面向耦合传动机械臂遥操作：保持操作者意图的执行器约束感知方法
针对耦合传动机械臂遥操作中独立电机饱和破坏差动腕俯仰-滚转协调、固定映射难以应对重力负载与执行约束引起的跟踪突变，作者提出一种执行器约束感知的主从遥操作方法，联合建模主端重力补偿、主从关节映射与从端差动腕控制。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 SERA：用自演化 harness 组织 VLM 规划器的机器人智能体
研究提出 SERA（Self-Evolving Robotic Agent），把高层 VLM 规划器组织为可编辑 harness 以维护任务上下文，底层由固定的 VLA 执行器控制。