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LocoManiLab 提出一个覆盖数据采集与生成、策略训练、评估和物理部署的人形机器人移动操作统一测试台。其任务套件包含五类家庭场景下的 234 个原子与组合任务，配有 51.5 小时仿真遥操作数据；评估覆盖十二个策略在共享控制器下的任务与场景划分及扰动水平、两个策略在五种控制器下的表现，以及示范规模和数据来源混合的研究。
推荐理由：该预印本把数据采集、策略训练、评估与实机部署整合为统一测试台，可用于比较不同策略与控制器在扰动下的泛化差异。
论文提出 STAMP 框架，通过 Robot-to-Human-to-Robot 流程把独立采集的人形机器人动作连接成连续序列。其核心是学习到的对齐模型，在动作重定向到人体骨架后为后续动作排序候选位置、朝向和过渡时长，再由人类运动先验在选定对齐下生成过渡。作者在 Unitree G1 和 ROBOTIS K1 上评估生成过渡的跟踪成功率，并用实机演示展示 STAMP 将独立动作连成长时程序列。
推荐理由：论文提出用人类运动先验衔接独立采集的人形动作，并在 Unitree G1 与 ROBOTIS K1 上评估跟踪成功率。
论文提出时空重定向方法 STR，用视觉语言模型选择相关运动信号与身体部位，并据此识别关键帧，把更多求解器迭代分配给关键帧、给选定部位更高交互权重。作者还提出 Mechanics-Aware Contact Anchoring（MCA）借助近似物体力旋量模型细化物体表面接触位置，并基于所得参考轨迹构建时空强化学习 STRL，结合自适应关键阶段采样与基于目标接近度的接触位置奖励。
推荐理由：论文用视觉语言模型挑选关键帧与关键身体部位来分配重定向优化预算，并给出仿真与实机验证，可供人形机器人全身控制参考。
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。
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。
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。
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 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。
SMR 提出一种流式神经运动重定向器，从语义条件物理专家学习，将人类运动转为人形机器人可执行的运动参考。方法先把人类运动转换为机器人感知的任务空间目标，由物理专家在仿真中于接触、动力学和执行器约束下跟踪，再用严格因果的 Transformer 学习其执行状态轨迹。
推荐理由：论文提出从语义条件物理专家学习流式重定向，对比运动学与物理精修基线，可供人形机器人运动参考生成研究比较。
PHD-Hand 提出一种连杆驱动的人形灵巧手，每根手指至少具备3个驱动自由度（DOA），借助柔性铰链和弹簧钢弹性驱动杆简化传动，无需大量微型运动部件，可用预算级3D打印机加工。作者称该设计降低了灵巧人形手的使用与开发门槛，并让手部尺寸更接近常人手掌。论文还给出样机在抓取与物体操作上的评估，以及运动学与控制方面的最新发现。
研究对比奖励层、优势层、损失层与PCGrad聚合在两种人形控制框架中的表现，用偏好奖励响应性（PRR）结合覆盖度与效用指标评估。没有哪种聚合层级在所有环境和标准下都最优：早期聚合行为响应范围更广，但其他目标的非预期变化更大；后期聚合提升控制精度，但响应性有所下降。
研究提出耦合视觉-运动重映射方法，将全景方位扭曲与上肢偏航逆变换配对，用于第一人称人形机器人遥操作，并实现Global Zoom（GZ）与Focus+Context（F+C）原型。在N=8的被试内研究中完成72次试验，GZ完成数最高（23/24；Fixed为20/24，F+C为21/24），但6/8参与者更偏好F+C，该样本中完成率与偏好指向不同映射。
REACT 是一个从人人演示中学习可部署人形机器人交互策略的框架，把语义接触结构作为连接演示处理、交互学习与机载控制的监督信号。其中 VLM 引导的接触建模与重定向流程识别人人交互中的语义接触并迁移到人形机器人几何上，特权交互策略借助接触奖励学习行为后，被蒸馏为仅用机载传感的自我中心深度策略，并引入生成式伙伴状态建模以应对遮挡。
推荐理由：论文给出从人到人形机器人接触迁移并蒸馏为机载深度策略的完整流程，附仿真与Unitree G1实机结果。
SuperMimic 提出用单一可微世界模型摊销人形机器人全身运动跟踪的学习，世界模型与跟踪策略在同一循环中联合训练，并通过短时想象 rollout 的反向传播为策略提供解析梯度。
推荐理由：论文用单一可微世界模型摊销多动作学习，给出与基线在GPU耗时和失败动作数上的对比，并报告在Unitree G1上的迁移。
作者提出 FRDV（Fast Retargeting with Dynamics Validation），一个由快速约束运动学重定向和动力学校验两阶段组成的人形机器人运动重定向框架。
推荐理由：论文给出快速运动重定向与动力学校验两阶段流程，并对比 GMR、ProtoMotions 的跟踪成功率，可供人形机器人学习数据管线参考。
亮源新创在2026可持续全球领导者大会上展示人形机器人及具身智能技术实践。观众可现场提出动作指令，由机器人生成并执行相应动作；在全身韧性控制方面，机器人面对硬件损伤与环境扰动时，可根据身体状态和外部条件变化调整动作、恢复运动能力。
论文提出以自适应通行管道（ATT）、区间速度-航向（IVH）控制和侧步增强AMP运动先验为核心的双足人形机器人姿态感知导航框架，将几何间隙与社会舒适度统一为沿参考路径的连续宽度信号，并映射为正面到侧步的姿态调度与全向速度指令。
EmbodyHOI 在冻结的流匹配手物交互轨迹生成器采样循环中嵌入针对特定人形本体的可微逆运动学求解器，把本体可达性约束加入生成过程。在 ARCTIC 轨迹上，该方法把 Unitree G1 与 H1-2 的重定向腕部误差从 8.9 cm 降到 0.6 cm，同时保持文本到手物交互的生成质量。
推荐理由：论文把机器人可达性约束放进 HOI 轨迹生成采样过程，并给出 G1 与 H1-2 的实机前仿真对比数据。
研究提出一种让配备摄像头的半自主机器人识别Shoebox Tasks任务目标并规划动作的方法，该系统用基于视觉的大语言模型将任务照片转换为PDDL表示并生成动作计划。Nao机器人可自主执行多种Shoebox Tasks，并通过动作演示、语音指令或手势提示下一步或报告检测到的失败。求解器仅以拍摄图像为输入，经适配的机器人接口可集成到多种教育机器人中，教师无需编程。
Ropedia W0 是作者提出的第一视角移动操作世界基础模型，覆盖人类与多种机器人本体。其 Xp-Data 包含 1 万小时第一视角人类数据和 3 千小时机器人数据，并配有统一多模态标注；模型用相机位姿编码移动、用投影骨架编码操作。
推荐理由：该工作构建跨人类与机器人的第一视角移动操作世界模型，并公开数据规模与五项基准评测结果，可供比较世界模型路线。
HAF-VLA 提出一种面向人形机器人 VLA 控制的分层动作流框架，在预训练 flow-matching VLA 基础上继承视觉语言前缀编码器与动作专家权重，并加入可学习阶段嵌入和跨阶段 KV-cache 条件机制。它不再一次生成完整动作块，而是按先移动与头部指令、再腰部细化、最后全身操作的顺序逐步去噪共享全身动作空间。作者称在六项真实世界任务上，该框架提升了现有人形移动操作模型的性能。
ReInsVLN 提出一种免训练框架，在冻结的导航器中构建并利用历史记忆，在 R2R Val-Unseen 上相较原生 StreamVLN 和 InternVLA-N1 成功率分别提升 8.48 和 3.37 个百分点，达到 64.27% 和 64.44%。
推荐理由：论文提出免训练的历史证据复用框架，并给出在 R2R Val-Unseen 上的成功率提升与压缩带来的时延、显存收益。
RoboMMT 提出一种模块化控制架构，将参数化表达动作合成、基于物理的角色控制与面向空间交互目标的反应式适应耦合起来，训练一个参考条件跟踪策略在广泛表达域内保持动态稳定。
推荐理由：论文给出耦合表达动作合成与物理角色控制的模块化架构，并对比了覆盖域不足的跟踪器失稳情况。
Agility Robotics 发布人形机器人 Digit 5，设计目标是在仓库中搬运 23 公斤料箱、每天运行 20 小时，电池可支撑 90 分钟并在 9 分钟快充内充满。
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。
作者提出HS-MoDP，通过共享专家池上的独立语义路由，把分别演示的手臂技能组合起来，在Unitree G1上取得比基线更强的技能组合效果。为采集全身接触操作演示，团队开发了同构外骨骼G1Exo，对机械臂构型提供关节级直接控制。
推荐理由：论文提出用同构外骨骼采集接触操作演示，并比较其与VR-IK遥操作对策略学习的影响，可供研究遥操作数据质量的人参考。
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。
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。
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。
Fanxing Meng 与 Jing Xiao 的预印本研究把人婴幼儿运动发育量表表示为发育图，并在强化学习框架中训练人形机器人按量表描述的自然阶段学习粗大运动技能。结果显示，四套常用儿科运动量表中三套导出的图能成功引导机器人习得这些技能；第四套因缺少其他量表具有的部分中间里程碑而出现失败，补上缺失里程碑后也能成功。研究据此评估哪些量表足以作为发展到站立和行走的完整指南。
推荐理由：研究把四套婴幼儿运动发育量表转成发育图并用于强化学习训练人形机器人，可比较各量表作为技能训练指南的完整性。
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。
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。
Boston Dynamics 发布 Atlas 机器人新一代手部，自由度从上一代 GR2 的 7 个提升到 GR3 的 13 个，采用四指设计并取消小指。新手指尖和手掌覆盖密集压力触觉传感器，尺寸接近偏大的人手，强度与上一代相当，可搬运装载 100lb 以上的迷你冰箱。
推荐理由：Atlas 新一代手把自由度、可仿真性和工具使用能力放在同一套设计取舍里，可与上一代七自由度手直接对照。
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。
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 机械工程师 Taylor Frey-Baker 在访谈中解释，电动版 Atlas 之所以有头，是因为它要在人身边工作，需要更宽的视野，摄像头因此被移入头部，头部还用灯光和声音向周围人示意动作。
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。
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。
Boston Dynamics 机械设计工程师 Chastity Kelly 在访谈中介绍 Atlas 机器人足部设计：足部左右对称、踝关节位于足中部，配合可反向弯曲的膝关节，使 Atlas 无需转身即可前后行走。