基于蒙特卡洛采样的快速机器人定位方法
一种基于蒙特卡洛采样的在线粒子滤波定位方法被提出，仅靠安装在车体前、后、左、右的四个测距传感器即可在迷宫环境中定位移动机器人，无需任何航向信息。仿真实验显示，即使迷宫局部区域高度相似，车辆仍能实现较准确的定位。
NEWS / 动态
#仿真
按时间浏览，使用右上角筛选切换领域。
arXiv · cs.ROAI 评分4040 arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 Kinematic-Tactile Aligned Dexterous Retargeting with Contact Wrench Space Alignment：基于接触力旋量空间对齐的运动学-触觉灵巧重定向
Xinyuan He 等提出一个分层三阶段框架，用于运动学与触觉对齐的灵巧手重定向，以物体为中心的接触力旋量空间作为人手与机械手之间的触觉对齐物理表示。框架先对齐手部运动学与接触几何，再根据触觉力与接触几何构建人手力旋量支撑剖面，随后优化机器人指尖力目标以覆盖该支撑并转换为关节位置修正，得到可直接回放的机械手轨迹。
推荐理由：论文提出以物体接触力旋量空间对齐人手与机械手触觉信息的三阶段重定向框架，并在实机倒水任务中报告96.7%回放成功率。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6868 SimTO-Robust：面向抓取位姿与物体几何鲁棒的软体夹爪自动设计
SimTO-Robust 提出一种仿真驱动拓扑优化方法，通过模拟多物体、多位姿抓取并聚合接触力来指导软体夹爪形态优化。研究生成 6,646 个设计，并实机评测其中 24 个，与 10 个专用 SimTO 设计、两个刚性基线夹爪及一个常规拓扑优化通用软体夹爪对比。
推荐理由：论文把多物体、多抓取位姿纳入拓扑优化，并给出37个夹爪的实机抓取对比，可作为软体夹爪形态设计的方法参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 Smooth Action Chunking：用运动基元表示实现平滑动作分块
Shota Nomura 等提出 Smooth Action Chunking，将轨迹段表示为平滑基函数的线性组合，在不改变策略架构、训练目标和推理流程的情况下生成平滑轨迹。
推荐理由：论文把运动基元表示嵌入动作分块，在不改策略架构与训练目标的前提下同时缓解块内与块间抖动，并给出免重训的推理期修正。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 ScheduleGen：面向多臂模仿学习的技能调度演示生成方法
ScheduleGen 是一种面向多臂机器人模仿学习的规划与调度算法，用于从少量源演示合成新演示并规避多臂约束带来的不安全行为。在 28 个仿真任务变体（含 7 个外部 RoboDojo 任务）上，其平均数据生成成功率为 79.6%，训练出的策略平均成功率为 65.5%，优于所对比的数据生成基线。
推荐理由：论文提出面向多臂约束的演示生成规划与调度算法，并在仿真与真机迁移任务上给出成功率对比。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6565 Language-Grounded Force/Torque Pretraining 用于外接触感知
作者提出用仿真抓放交互生成的监督，将双侧六轴力/力矩历史与冻结语言空间对齐，预训练为语义结构化的物理表征。在仿真未见物体上，该表征支持以文本原型读出机器人动作、物体重量和抓取交互；在实机放置任务中，无需更新编码器、仅靠无标签校准即可识别接触与支撑状态，表现优于垂直力符号反转规则基线。对于预训练中未出现的连接器插入事件，低秩适配相比从头训练提升了数据效率。
推荐理由：论文把双侧六轴力/力矩历史对齐到冻结语言空间，为外接触感知提供可复用表征，并给出仿真与实机放置、连接器插入的验证路径。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 OpenFlyV2：面向空中感知与导航的机载视觉-语言-动作模型
OpenFlyV2 是一个统一的机载视觉-语言-动作架构，用共享视觉-语言表征在单一模型中支持语义理解、语言定位感知、空间推理与连续空中控制。紧凑动作专家将多模态上下文转为短时域航点，运动感知时序记忆与动作先验降低闭环执行计算开销；作者构建约 7 万条导航轨迹和 6 万对视觉-语言指令-响应的仿真数据集。
推荐理由：论文给出机载 VLA 在 Jetson Orin NX 上以 10 Hz 闭环飞行、零样本迁移到真实四旋翼的结果，可供比较机载与离板方案。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 面向旋翼滞后与测量延迟的四旋翼级联ADRC执行器感知观测器输入
论文提出执行器感知（AA）观测器输入，用于四旋翼采样级联线性自抗扰控制（LADRC）：高度与姿态观测器使用经假定旋翼模型滤波、并与测量延迟对齐的受限虚拟输入，水平观测器使用由实测姿态重建的加速度。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7575 Catch It All!：灵巧手实现可泛化的动态抓取
Catch It All! 提出面向人形机器人的 sim-to-real 抓取框架，仅用一台自我视角相机即可完成上手与下手抓取，并泛化到未见物体。作者称策略可适应几何形状、可变形性、弹性等物理属性不同的新物体，并通过抓取奖励设计与安全感知课程支持接近硬件极限的高频动作执行，包括低至 5 Nm 的腕部力矩限制。
推荐理由：论文给出仅用单目自我视角相机、零样本部署于宇树 G1 的抓取框架，可用于比较动态抓取的泛化设定。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 元学习图神经网络实现开放世界物体运动预判
研究提出一种元学习图神经网络，利用物体的语义、几何与关系历史，从少量在线观测预测新环境中物体何时开始运动。该方法仅在仿真中训练，却能预判训练时未见的物体，并无需微调迁移到硬件，在仿真和硬件实验中优于一个视觉语言模型和类别频率基线。在闭环导航仿真中，其预测支持无碰撞通行，同时与最快但易碰撞的规划器相差不超过四秒。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 可微仿真训练事件相机避障策略，四旋翼实现零样本实机飞行
研究团队提出基于 CUDA 的事件相机仿真器，将其接入可微仿真管线，使梯度可直接通过可微物理模型回传，从而端到端训练把事件帧直接映射为控制指令的策略，无需中间深度估计。作者在四旋翼上完成零样本实机部署，在有里程计辅助和无里程计两种设置下均实现避障，并覆盖传统相机通常失效的低光条件。该工作为 arXiv 预印本。
推荐理由：论文把事件相机仿真接入可微物理管线，省去深度估计中间环节，并给出四旋翼零样本实机避障结果。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 履带车低附着路面惯性转向与运动预测研究
研究提出一种带被动拖车的铰接履带车动力学模型，并在冰面上实验评估，其预测表现优于运动学基线。作者还提出混合动力学-运动学模型以适应不同路面和情境，并在无常规转向机构的单履带车上演示惯性转向：内部质量受控移动可在冰面产生转向，该行为可用所提动力学模型将内部质量视为无摩擦拖车来预测。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 价值函数引导的MPPI：越野自主导航的分层规划与控制
作者提出一种分层规划与控制框架，让低层控制器反向引导高层轨迹选择：顶层MPPI规划器不依赖显式代价地图，而是用预训练低层强化学习控制器的价值函数作为隐式代价，MPPI负责轨迹探索、价值函数引导搜索。
Robotics & Automation NewsAI 评分6060 
Neura Robotics与慕尼黑工业大学启用1700万欧元RoboGym并发布4NE1 Gen 4人形机器人
Neura Robotics与慕尼黑工业大学在慕尼黑机场附近启用总投资约1700万欧元的TUM RoboGym，其中约1100万欧元来自Neura，场地超过2300平方米，计划初期运行三年。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 QbD-VLA：以任务成功率引导 VLA 模型混合精度量化
QbD-VLA 提出一种任务引导的混合精度量化方法，用短闭环评估中的任务成功率分配权重与激活位宽，并考虑模型组件间的相互影响。实验覆盖四个 VLA 模型和 LIBERO 全部四个套件，权重平均约 4 位、激活少于 6 位时仍保持较强任务表现；在 SIMPLER 上相对均匀量化的增益较小。
推荐理由：论文用闭环任务成功率指导 VLA 混合精度量化，并给出仿真与 Franka 实机上的差异结果，可供关注 VLA 部署成本的研究者参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 TERRA：面向行星漫游车的高效定向探索自适应框架
作者提出 TERRA 在线自适应框架，用奖励加权预测损失修正仿真训练的世界模型，并训练损失预测器估计未来与性能相关的误差位置，以此在 MPC 中引导探索。仿真中，在严重分布外预训练条件下，TERRA 约在五次试验内达到约 90% 爬坡成功率，在奖励、完成时间和首次成功能耗上优于探索基线。
推荐理由：论文提出面向行星漫游车的在线自适应框架，用奖励加权预测损失引导探索，并给出仿真与 ERNEST 实机试验结果。
arXiv · cs.ROAI 评分3838 自动驾驶系统测试中的现实差距：235项研究的系统映射与挑战
一项系统映射从4195篇文献中筛选出235项测量或缓解自动驾驶系统测试现实差距的研究，按六类测试组件区分仿真与实机执行。其中76%聚焦缓解，主要针对场景与参与者真实感及感知；仅61项报告覆盖多类指标的度量，且不足以建立差距与测试结论间的因果联系。研究据此呼吁按主张分别评估并做组件级报告。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6969 约束感知强化学习实现力驱动的钩型连接拆卸
Nadeen Elhadad 等提出约束感知强化学习框架，从接触力在线推断可行的拆卸方向，在机器人无关的物体中心仿真中训练后零样本部署到实机。该方法结合粒子滤波信念提供时序积分的方向信息，在四类真实任务上成功率分别为 100%、100%、90% 和 75%，且每项任务路径效率最高；在空调前盖上相比未使用该信念的策略把成功率从 45% 提升到 75%。
推荐理由：论文用接触力在线推断拆卸方向，并在四类真实任务上给出成功率，可看力觉策略从仿真零样本迁移到实机的做法。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 SaiVLA-JEPA：评估 JEPA 条件下的 VLA 控制中未来隐表征预测
Synthoid.ai 的 VLA Research Team 提出 SaiVLA-JEPA，在 VLA 流策略中接入冻结 V-JEPA 编码器特征，并在 10,030 对 LIBERO-Plus 回合上比较三种设置。
推荐理由：论文在 LIBERO-Plus 配对闭环试验中比较 JEPA 条件与未来表征监督，给出成功率对照与负结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 SkelGG-CNN：骨架引导的机器人抓取自动标注与4-DoF到6-DoF执行
作者提出基于直线骨架的自动标注算法，无需人工干预即可生成双指抓取关键点，并训练出4-DoF的SkelGG-CNN。该模型在Jacquard V1、Jacquard V2和Cornell上分别达到95.42%、96.55%和97.1%的准确率；6-DoF自动标注在GraspNet novel split上平均精度为18.33。
推荐理由：论文提出基于骨架的自动抓取标注流程，并给出4-DoF与6-DoF在公开数据集、仿真和Delta并联机器人实机上的结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8080 ELEVATE：从任务失败中为四足操作机器人自动获取控制器
ELEVATE 框架利用任务程序优化中的持续失败识别缺失的全身控制能力，由编码智能体构建并迭代强化学习问题，验证后的控制器加入能力库并与已有控制器组合重试任务。
推荐理由：论文展示编码智能体从任务失败中自动合成全身控制器的闭环流程，并给出仿真与实机迁移的成功率数据。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 SimRetract：开放手术牵开器接管的零样本仿真到现实迁移
SimRetract 展示开放手术中牵开器接管的零样本仿真到现实迁移，机械臂从外科医生手中接过牵开器并在交接时保持牵开，策略仅用仿真演示训练，无需人类演示或真实世界微调。
推荐理由：论文把零样本仿真到现实的差距拆到具体组件，并给出消融数据，可供做手术辅助操作迁移的研究参考。
arXiv · cs.ROAI 评分4848 独立行为树机器人团队的最小充分通信实验框架
研究提出一个实验框架，用于确定运行固定独立行为树、使用私有黑板的机器人团队所需的充分通信量，以每机器人决策的接收方加权比特数衡量流量。在四种仓库条件下测试八种内容策略，低争用条件下零通信即为精确最小值；扩展条件下门控 q=0.992222 的无释放策略被确认充分，成功率达 96.33%，估计速率为每机器人决策 738.55 比特，为全状态通信的 0.544%。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 SKiD-SLAM：面向行星任务的资源感知分布式多机器人LiDAR SLAM及野外部署
SKiD-SLAM 是一套面向行星探测的分布式多机器人 LiDAR SLAM 系统，作者在韩国完成两次野外部署验证。轮式漫游车在济州岛 Majang 熔岩管洞穴探索，四足机器人在涟川 KICT 的行星模拟地形执行陨石坑与岩石科学场景，系统在 250 kbps 机器人间通信预算内完成分布式多机器人 LiDAR SLAM。
推荐理由：报告给出分布式多机器人激光SLAM在250 kbps通信预算下的两次实地部署，可了解行星探测场景的资源受限方案。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 Same Label, Different Interface：机器人学习中动作空间标签之外的执行通路
arXiv 预印本论文 Same Label, Different Interface 研究机器人学习中位置与速度动作标签无法决定机器人实际执行内容的问题。作者在 PegInsert、GearMesh、NutThread 三个接触密集 Factory 任务上，用同一学习器和训练预算比较五种关节空间接口，每种条件独立训练十个策略。
arXiv · cs.ROAI 评分5252 EARS-Info：面向多机器人探索的信息感知事件驱动重分配方法
作者提出EARS-Info，这是事件驱动蚁群重分配搜索EARS的信息感知扩展，用于OpenStreetMap派生网格上的多机器人探索，融合边际感知增益、可行重定位、返回感知路由、感知预留与缓存最短路径。
arXiv · cs.ROAI 评分5555 研究对 π0.5 在 BEHAVIOR-1K 上的推理设置做配对评估
研究对 π0.5 在 BEHAVIOR-1K 全部 100 个任务上系统配对评估此前提出的推理与数据采集策略，所用模型基于 2025 BEHAVIOR Challenge 冠军方案微调，公开测试集 Q-score 为 0.39。结果显示这些策略并不能一致地迁移到新环境和新任务。项目页面、视频与详细分析见 https://rubenhammele.github.io/behavior2026。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 Echo：用离策略经验扩展视觉强化学习
Gagan Khandate 提出单阶段离策略强化学习框架 Echo，通过逆蒸馏让基于状态的辅助策略模仿不断演化的视觉策略，并收集无需渲染的低成本经验，再借助共享特权评论家直接改进视觉策略。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 GOFish：直接在鱼眼图像上训练的高斯泼溅与网格提取方法
GOFish 提出一种直接在鱼眼图像上训练的三维高斯泼溅表面重建方法，可渲染超过 180° 的视场并从同一场景提取对齐网格。在 200° FIORD 和 205° FullCircle 基准上，其 PSNR 分别比此前最佳方法提升 2.28 和 1.97 dB，并在 FIORD 与 ScanNet++ 主集上取得最高网格 F-score。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8080 LEAP手手内物体位姿到达策略：仿真训练零样本迁移实机并加入残差安全过滤
研究提出一套在仿真中为LEAP手训练手内物体位姿到达策略的方案，无需人类数据，经系统辨识后零样本迁移到真实手，可用动捕或单个腕部深度相机。在4个物体、4800个未见目标、13.3小时实机评测中，基于状态的策略在2厘米和0.4弧度内到达95.2%的目标，叠加可调保守度的学习残差安全过滤器后掉落减少75%，仍到达91.5%的目标。策略还能旋转任意姿态的灯泡、到达分布外目标并承受快速手臂运动与扰动。
推荐理由：论文给出LEAP手在仿真中训练、零样本迁移实机的手内物体位姿到达方案，并量化了安全过滤对掉落率的取舍。
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.ROAI 评分5858 CRS：面向铰接物体操作的关节运动学约束参照评估方法
论文提出 Constraint-Referenced Strategy（CRS），将指令末端执行器旋量投影到物体关节轴上，把沿关节方向的进展与偏离约束的无效动作分开，无需录制演示或学习评判器。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8383 无渲染事件帧仿真加速自主机器人导航强化学习
研究提出一种解析事件仿真器，直接从场景几何与自运动合成事件流，无需视觉渲染，单 GPU 生成 64x64 事件观测耗时 17 微秒，比先进渲染管线快 400 倍以上。
推荐理由：论文给出不依赖渲染的事件流仿真方法，并附实机飞行结果，可用于比较事件相机导航的训练效率与部署路径。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6464 StabBot 用学习立体视觉与残差强化学习实现机器人管道对扣
StabBot 机器人管道对扣系统结合摆锤卡尔曼滤波、ResNet-18 关键点网络与残差强化学习策略，在 200 组随机作业中全部完成对扣，传统固定导向器为 74%。
推荐理由：论文给出管道对扣机器人在缩比仿真中的成功率与接触力对比，可用于了解学习策略与视觉定位在对接任务中的组合方式。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 哪只手迟了？双臂工具使用中机器人故障恢复的诊断研究
论文研究双臂工具使用中的机器人故障诊断，在仿真任务上按记录轨迹标注故障原因，测量各传感通道能让诊断器分辨出什么。工具滑脱可在工具手上读出，哪只手迟了需要双臂信息，单手传感器只能读出本手延迟和另一手至多部分延迟；当工具手迟到时，迟到的尝试是否同时推力不足无法从被动传感中辨识。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 利用分布式感知与超维计算实现非视距被动目标感知
论文提出一种仅依赖通信基础设施分布式信道测量的框架，用于感知机器人视野外的被动实体并进行风险感知分类。测量数据经超维计算嵌入高维表示，无需显式信道重建即可学习。基于商用光线追踪的数值仿真和ROS验证显示，在严重遮挡下准确率最高达89%，并改善了路径规划与安全性。
北京通用人工智能研究院AI 评分5252 北京通用人工智能研究院提出AutoPhyX：文本条件自动生成物理属性
北京通用人工智能研究院团队提出AutoPhyX，一个文本条件框架，用于预测空间变化的物理属性，论文被ECCV 2026收录。该方法先构建部件可控的数据生成流程，将复杂3D资产分解为语义部件并配对物理参数与文本描述，再以跨模态调制让文本特征动态调制视觉特征，在体素场中完成属性预测，兼容网格、点云、Gaussian Splatting和NeRF等表示。
arXiv · cs.ROAI 评分3838 面向虚拟现实人机交互的多模态社交感知框架
一个整合语音、视觉与触觉的多模态框架在虚拟现实中对18名参与者、5个社交互动场景生成机器人语音与动作，并与人工遥操作基线对比。参与者对自主系统的自然度与社交适宜度评分均高于中性中点，但遥操作基线在这两项上显著更高。行为编码与定性反馈显示，对话时机、澄清模糊请求和空间协调是差距的主要来源。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 PhysLadder 发布分层仿真-实机匹配基准，测试 GPT-6 Astra 接触密集操作能力
研究团队提出 PhysLadder，一个用于评估接触密集操作物理交互能力的分层仿真-实机匹配基准，包含 16 项家务任务，分为接触选择与几何对齐（L1）、持续接触下的力调节（L2）、接触重构与力调节协同（L3）三个累积层级。
推荐理由：PhysLadder 用仿真与实机匹配的 16 项家务任务分层测试接触密集操作，给出 GPT-6 Astra 逐级成功率，可作为比较模型物理交互边界的基准参考。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 TRIAGE：VLA 推理加速需同时结合 KV 复用与剪枝
Sooyoung Kwon 等提出 TRIAGE，一种无需训练的 VLA 推理加速方法，按 token 漂移阈值判断缓存是否有效，对固定预算的 token 重算、其余复用或剪枝。