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。
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arXiv · cs.ROAI 评分5858 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。
The Robot Report精选AI 评分7878 
WorldOracle 发布动作条件世界模型基准，对照真实执行评测七款模型
普林斯顿大学、得克萨斯大学奥斯汀分校、多伦多大学、NVIDIA 与智元机器人联合推出 WorldOracle，用同一初始观测和同一动作序列把动作条件世界模型的预测与真实执行逐帧对照评分。
推荐理由：WorldOracle 用同一初始帧与动作序列对照真实执行，给出七款世界模型的分解评分与长时程退化数据。
Robotics & Automation NewsAI 评分5858 Avride与Wonder合作将配送机器人扩展至美国四城
Avride与Wonder扩大合作，将自主配送机器人扩展至新泽西州泽西城和霍博肯、弗吉尼亚州阿灵顿县及宾夕法尼亚州费城，覆盖Grubhub平台上数十家新增商户。该扩张基于一年前在泽西城启动的试点，自启动以来该站点近20%的配送由机器人完成。用户下单时可选择机器人配送，机器人采用Avride的全自主驾驶技术，可在复杂城市环境中自主完成路径决策。
Robotics & Automation NewsAI 评分3838 
莱顿大学研究：Ryberg Healthcare的Omnia自主UV-C消毒机器人达到消毒标准
莱顿大学研究人员在模拟医院环境的实验室中评估了Ryberg Healthcare的Omnia自主UV-C消毒机器人，结果发表于同行评议期刊《Infection Prevention in Practice》，该机器人满足至少5 log减少的验收标准。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 面向有限输入接口智能轮椅的多层导航系统
研究提出面向智能轮椅的多层导航系统MLNS，可在未知环境中解读并安全处理有限或错误的用户指令。该系统由ViSPF障碍检测、MPC轨迹生成、开放词汇视觉目标识别和优先队列目标选择组成，并在真实智能轮椅上由10名无残障参与者完成含故障输入接口场景的实验。
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6464 导航系统该记住什么？面向零样本视觉语言导航的时空记忆研究
一项 arXiv 预印本研究提出面向零样本视觉语言导航的时空记忆系统，由 8B observer 总结观测、8B reasoner 依据任务、时序与空间三类记忆选择路点意图或请求新视角，再由几何控制器执行。
推荐理由：论文拆解零样本视觉语言导航中任务进度、观测历史与几何记忆各自的作用，并给出记忆消融与实机对比结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 Embodied at Sea：面向水下多任务操作的模仿学习研究
纽约大学等团队发布预印本 Embodied at Sea，研究模仿学习在水下多任务操作中的表现。团队在平静与湍流水域采集1616条水下操作数据，训练14个不同本体感知配置的 DynamicVLA 模型，在泳池1260次可评分实机回放中10个模型超过基线，最佳模型总体成功率93.3%（含部分成功）。
推荐理由：论文给出水下多任务模仿学习的实机回放数据与开源工具包，可用于比较通用VLA与单任务策略在域偏移下的表现。
新华网 · 已核实历史报道AI 评分4040 
“厂花”是个机器人：具身智能催生制造业用工体系之变
浙江多家制造企业正部署具身智能机器人接手搬运、装配、检测等工序，均普智能多机协同BMS精密装配示范线整线并线作业稳定率达99.9%，单工序节拍控制在70秒以内。艾图服装制造机器人“艾妮”在单一品类、单一面料条件下裁片分离成功率达97%，缝纫合格率超过98%。业内人士认为机器人更多是“补人”“助人”，推动岗位任务重组而非简单替代。
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.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7171 SPT：无需额外偏好标注的可操控机器人操作偏好迁移
论文提出自标注偏好迁移方法SPT，让带偏好标注训练的VLA策略把偏好控制迁移到缺少偏好标注的新任务。SPT在带标注源演示上联合训练共享视觉语言骨干做偏好条件动作预测与偏好识别，再冻结识别器为目标演示自标注并微调策略。
推荐理由：论文给出偏好标注缺失时迁移执行偏好的自标注方法，并报告仿真与实机对比数据，可供研究VLA偏好控制的人参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 TACOS：面向视觉足步规划的地形感知接触监督方法
TACOS 提出一种基于腿式状态估计因子图残差的足步不稳定性评分，并将其投影到前序图像上，用于监督稠密视觉预测器。作者给出利用事后信息的硬评分和可即时获得的因果软评分两个变体，在 1716 个人工标注接触上与现有方法比较，两个变体的不稳定性检测与严重程度排序均优于所有对比方法，合并严重程度排序比最强基线提升 28%。
推荐理由：论文提出基于因子图残差的足步不稳定性监督信号，并在人工标注接触与户外实机测试中与现有方法比较。
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.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7575 World Dreamer v5-lite：单 Dreamer 多机器人世界动作模型
World Dreamer v5-lite 是一个面向多机器人的世界动作模型，围绕共享世界状态为各机器人分别预测动作序列。该状态由预训练视频编码器的校准特征在工作空间坐标中填充，空间尺寸不随视角增加而改变；视觉语言模型提供场景上下文，并为每个机器人提供一个查询，查询读取共享状态并交换位姿感知信息，动作流保持独立。
推荐理由：预印本给出多机器人共享世界状态的动作预测设计，并在仿真与四项实机任务上报告成功率对比。
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。
InfoQ · 已核实历史报道AI 评分5252 
乐享科技李元庆：轻量化异构双臂与VLA/世界模型在家庭服务机器人中的落地实践
乐享科技联席CTO、穹明智能总经理李元庆在AICon深圳站分享家庭服务具身机器人的落地实践，介绍其近期发布的轻量化家庭协作机器人：整机重30千克、底盘直径45厘米、升降高度82至147厘米，提供双七自由度臂和四加七自由度臂等版本。
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3838 面向海上数据中心监测的窄带声源分布式感知与对抗定位
针对海上数据中心面临的窄带对抗声源威胁，研究提出一种结合移动接收器与固定接收器组成锚点对的两阶段声学监视框架，先以锚点约束估计声源初始位置，再用粒子滤波联合跟踪位置与速度。蒙特卡洛仿真中定位成功率达91%，开阔水域10次实地试验中9次跟踪误差低于2米。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 AdaPolicy：用下一动作块预测构建动作驱动的前瞻机器人策略
AdaPolicy 提出一种动作驱动的前瞻策略框架，通过级联的下一动作块预测让在线策略获得隐式前瞻，训练时无需未来观测编码，推理阶段零额外开销。方法由在线动作头同时输出当前动作块与演化隐状态，再由级联展开动作头预测下一动作块，并将损失回传至该隐状态。
推荐理由：论文提出仅用动作信号做下一动作块预测来获得前瞻表征，训练无推理开销，并在仿真与实机任务上报告增益。
江苏网信网 · 历史核实AI 评分4040 苏州工业园区与中国信通院共建物理AI实景验证测试场
苏州工业园区与中国信通院共建的数字孪生创新中心在2026物理AI与世界模型大会上展示物理AI实景验证测试场建设方案，采用“数字空间仿真验证+真实场景实景测试”两轮验证体系。该中心已跑通产业园区和工业厂房两类四足机器人智能巡检验证场景，在某集成电路企业仓库巡检案例中验证成本降低约30%、验证周期缩短一半。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 HuGe：用第一视角人类经验扩展人形通用VLA模型
HuGe 是一组人形通用视觉-语言-动作模型，在超过 2000 小时的第一视角人类与机器人数据上预训练。它沿用三种现有代表性 VLA 架构，预测预训练全身控制器的潜在运动 token 与手部控制信号，并采用第一视角预训练、人形适配和下游微调的三阶段流程。
推荐理由：论文给出用第一视角人类数据预训练人形VLA的三阶段流程，并说明视觉与本体感知差异的处理方式。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 PS-DLO：融合属性与空间感知的可变形线性物体操作策略
PS-DLO 提出一种属性与空间感知的可变形线性物体操作策略，通过对比图文学习把初始观测映射为物体属性的类别描述，并用 SAM3 从未来观测提取掩码引导特征、蒸馏进策略的动作专家。作者在单臂和双臂平台的九个真实任务上为每种本体训练共享多任务策略，平均成功率达 68.9%，比最强基线高 20.0 个百分点；在蝴蝶结解结的七种视觉偏移条件下，有六种成功率高于基线。
推荐理由：论文在单臂与双臂平台共九项真实任务上训练共享多任务策略，并给出与最强基线的成功率对比，可供比较可变形线性物体操作方案。
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7474 X-World：将视频先验迁移到可变视角机器人控制
X-World提出一种把视频扩散模型先验迁移到机器人控制的框架，通过固定长度token序列接入共享动作专家，并用残差跨视角注意力支持一至三路相机输入。在LIBERO上平均成功率为98.5%，其LIBERO训练检查点在LIBERO-Plus上不做额外适配取得76.5%；六项双臂实机任务每项20次试验平均成功率81.7%。
推荐理由：论文给出跨视角视频先验迁移到机器人控制的完整训练流程，并列出LIBERO与双臂实机成功率及扰动下的强弱项。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 毫米波雷达多普勒辅助跟踪被遮挡目标的位置与速度
该研究提出多普勒辅助的毫米波雷达非视距跟踪方法，将隐藏目标跟踪建模为连续位置-速度估计，在留出轨迹上取得8.95厘米位置误差和1.75厘米/秒速度误差。作者同时发布首个室内非视距雷达数据集，包含576段序列、共720,856帧，覆盖移动机器人12条不同速度、起点和材质配置的轨迹，并称方法可泛化到未见场景中的移动人体目标。
推荐理由：论文公开了室内非视距雷达数据集与位置-速度联合跟踪方法，可用于比较穿墙感知方案。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 基于LiDAR的仿真到现实GNN框架：从无标注轨迹学习交互感知路径修正
Yilong Chen 与 Yong K. Cho 提出一个仅用 LiDAR 的实时框架，从无标注演示中学习交互感知的路径修正，用于在工人附近作业的建筑机器人导航。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 Cut a Wall, See a Wall：建筑机器人遮挡点云感知中的身份替换问题
论文研究建筑机器人点云分割在测试时遇到整区域遮挡时的表现，发现网络不只是漏检被遮挡构件，而是把它们重新标注，且错误集中到单一汇类。固定合成布局下该汇类吸收最多70%的测试点，随机布局下汇类转移到楼梯，预测占比为真实份额的4.5-5.4倍（三个训练种子），基线mIoU降至0.15-0.27（固定）和0.36-0.72（随机），单个测试集最多有269个完整物体消失。
推荐理由：论文揭示遮挡下点云分割会把整块构件错标为同一类，并给出几何特征补丁的对比结果，可供建筑机器人感知参考。
arXiv · cs.ROAI 评分5555 开源仿真框架将 WiFi-CSI 运动感知接入 Gazebo 多机器人系统
研究团队发布开源仿真框架，把 WiFi Sensor for Robotics（WSR）的 WiFi-CSI 感知流程集成进机器人仿真器 Gazebo，用于多机器人系统的运动诱导感知。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 I Won't Know Until I Try：面向长程操作的交互式信息获取规划框架
Linfei Yuan 与 Rachel Holladay 提出一个任务与运动规划（TAMP）框架，将任务导向的交互式信息获取与规划执行交错结合。该框架基于 PDDLStream 乐观地规划交互动作，在执行中验证结果，并保留仍适用的动作、只重规划继续执行所需的连接。
推荐理由：论文把交互式信息获取动作纳入TAMP规划，并在执行中验证结果、保留可用动作重规划，为长程操作的不确定性提供可迁移方法。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 TrajMamba：基于RGB-D与双向Mamba的移动机器人实时人体轨迹预测
作者提出TrajMamba，一个基于RGB-D相机、用堆叠双向Mamba块编码髋中心速度并用GRU头解码未来速度的轻量人体短期轨迹预测模型，参数量262K。该模型对训练与部署采用单一共享处理路径，以对齐人体姿态提取、深度反投影和平滑过程，缩小训练与部署的输入分布差距。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8080 Scan2Instruction与PRPT-KS：一次扫描实现语言引导导航的无示范适配
研究提出Scan2Instruction与PRPT-KS，用一次简短的iPhone扫描替代人工示范，完成语言引导导航策略在新场景的适配。Scan2Instruction把扫描结果编译成完整训练环境并自动合成带指令的可执行导航片段，PRPT-KS则直接从重建场景读取闭式Pareto效用更新策略，无需学习型critic和人工标注。
推荐理由：论文用一次手机扫描替代现场遥操作采集示范，为语言引导导航策略的场景适配提供了可比较的实机成功率数据。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 POD-RoPE：面向具身智能的物理观测分布旋转位置编码
POD-RoPE 将 token 的观测足迹表示为相机中心、视线方向和采样时间上的分布，用期望旋转编码分布间相对关系，分布退化为单点时即还原逐点 RoPE。该方法在 Fast-WAM 上把 RoboTwin 2.0 全部 50 个任务的平均成功率从 91.83% 提升到 92.88%，在 Sharpa North 的两个实机任务上从 32.5% 提升到 52.5%。
推荐理由：论文提出以物理观测分布编码位置的方法，并在仿真与实机操作任务上给出成功率对比和推理速度数据。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 基于机器人轮胎-地面交互的地面摩擦评估
研究让一台滑移转向机器人在五种摩擦特性不同的地面上按设计的速度曲线行驶，通过反复加速和反向诱发轮滑，比较惯性传感估计的车体速度与轮式里程计速度。响应延迟测量呈现与地面相关的稳定趋势，肥皂上延迟最长、地毯上最短；频谱特征在记录级交叉验证下取得97.1%的平衡分类准确率。作者认为轮体速度失配的幅值和频域特征都包含轮胎-地面交互信息，可用于地面识别和滑移感知的轮式里程计加权。