面向纯视觉自动驾驶车辆的鲁棒无偏移车道保持控制框架
研究提出面向纯视觉自动驾驶车辆的鲁棒无偏移模型预测控制（OF-MPC）框架，用于高速大曲率弯道下的车道保持。数值仿真显示，基于插值管约束迭代线性二次调节器（itube-CILQR）的求解器平均计算时间低于5 ms，优于IPOPT和OSQP求解器。该算法随后在仿真环境的视觉车道保持实验中控制车辆，并用OF-MPC框架量化多任务UNet在训练未见交通场景中的感知不确定性。
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#运动控制
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arXiv · cs.ROAI 评分3838 arXiv · cs.ROAI 评分3131 机器人学中的优化、最优控制与强化学习讲义
Yonghyeon Lee 汇编编辑的讲义《Optimization, Optimal Control, and Reinforcement Learning for Robotics》发布，梳理优化、最优控制与强化学习在机器人学中的数学联系与实际相关性，内容为已有材料的整理而非新研究成果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 论文提出兼性集群框架：多机器人系统可在集中规划与去中心化集群间切换
Ning Zhou 与 Edmund R. Hunt 在 arXiv 预印本中提出兼性集群（facultative swarming）统一控制框架，主张把集群能力视为一种动态能力而非固定的系统类别。该框架让系统在条件宽松时按集中式规划运行以追求最优性，在环境压力下平滑退化为去中心化集群以保持鲁棒性。作者认为这为兼顾集中式最优性与自组织灵活性的集体机器人系统提供了一条路径。
推荐理由：论文提出集中式规划与去中心化集群之间的可切换控制框架，为多机器人系统在环境压力下保持鲁棒性提供一种架构思路。
arXiv · cs.ROAI 评分5656 GTB：面向非线性与黑箱动力学的轨迹束图运动规划方法
作者提出轨迹束图（GTB）方法，用于非线性、黑箱动力学系统的运动规划，将采样运动规划、轨迹优化与图搜索结合。GTB 基于工作空间的凸集图分解，迭代构建轨迹束图以刻画各顶点处的局部动力学，并在图上求解最短路，得到在极限下满足系统动力学及碰撞规避等约束的迭代解。作者称该方法可处理高度非线性、不稳定甚至黑箱动力学以及复杂碰撞与规格约束。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 延迟随机化扩大学习型人形运动跟踪器的延迟裕度
研究在24关节人形机器人上训练运动跟踪策略，并在独立CPU MuJoCo测试环境中评估指令延迟的影响。训练随机化下每个策略在30次试验中至少26次完成动作，但加入40毫秒恒定延迟后平均存活率降至15%（0%–45%），延迟裕度仅20–30毫秒。
推荐理由：论文用独立仿真测试量化了训练时随机化指令延迟对人形机器人运动跟踪策略延迟裕度的影响，并给出延迟范围应按实测延迟设定的建议。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 TravSUITE：自监督不确定性感知IRL与地形估计的可通行性系统
TravSUITE 是一个面向越野高速导航的可通行性系统，由利用视觉基础模型构建几何语义局部地图的体素建图器，以及联合预测 BEV 几何、语义、速度与代价的统一神经网络组成。
推荐理由：论文给出无标注自监督的可通行性系统，消融显示代价学习与辅助修复各自贡献规划质量，并附实机风险适配实验。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 BM2PC：面向可变形线性物体动态操作的贝叶斯多模态MPC框架
论文提出BM2PC，一个用于可变形线性物体敏捷操作的贝叶斯多模态MPC框架，将多模态规划建模为集合优化问题，并加入执行动力学模型补偿快速操作中的执行偏差。在绳索跟踪与避障的仿真和硬件实验中，BM2PC在最长任务上把RMSE降低44.0%，避障性能与现有多模态MPC方法相当，规划时间减少29%至66%。
推荐理由：论文提出面向可变形线性物体动态操作的多模态MPC框架，并给出仿真与实机跟踪、避障的量化对比。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 研究用根轨迹扩展调和函数方法生成多机器人协调路径
该预印本提出用广义根轨迹扩展调和函数方法，为平面多边形障碍环境中的N个可互换机器人生成协调路径。经共形映射到圆域后，起点与终点成为有理函数R的极点与零点，路径即其广义根轨迹分支；在临界相位与边界相位之外的相位下，梯度运动使各机器人沿互不相交且不触及障碍的路径到达不同目标，机器人-目标分配由构造直接给出，并以增益作为时钟使所有机器人在指定时间同时到达。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 基于注意力接触规划的人形机器人移动学习框架
研究提出一种人形机器人移动学习框架，将运动数据仅作为训练先验，用自监督注意力接触规划器预测未来身体与环境接触，再由接触条件跟踪器生成全身协调动作。该框架让单一策略在部署时仅依赖机载观测、无需参考输入，并通过后续微调探索原始运动数据未覆盖的环境变化。作者称这一设计使策略内化接触感知的运动结构，而非直接复刻运动学轨迹。
推荐理由：论文把接触规划作为观测与动作之间的接口，为参考动作数据与强化学习探索的结合提供了一种可迁移的训练框架。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7474 概率能量建模统一多样化集群控制
作者提出用概率能量建模统一多样化集群控制，把基本集群行为编码为可复用的能量项，再由轻量策略门控组合成单一控制器而无需重训练。该方法在 aerial swarms 上零样本泛化到六类任务、10-100 个智能体、两个硬件平台以及室内杂乱和 GPS 拒止林地环境。大规模仿真任务成功率为 0.96-1.00，单智能体推理时延 1-10 ms，实机部署确认了向真实平台和非结构化环境的零样本迁移。
推荐理由：论文把多种集群任务统一为可复用的能量项组合，并给出跨规模、跨平台的零样本迁移结果，可供集群控制研究比较。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 双环策略用全身运动生成外骨骼参考轨迹并实现不确定性感知柔顺辅助
研究提出一种双环辅助策略，将多模态外骨骼轨迹生成与可变导纳控制耦合，以轨迹方差连接外环生成器与内环控制器。生成器主要依据全身人体运动和外骨骼本体感知、以任务描述为辅助语义线索，通过去噪合成未来外骨骼轨迹，并采用三阶段训练流程逐步优化人体运动编码器、外骨骼本体感知编码器和轨迹生成器。
arXiv · cs.ROAI 评分5353 倾转旋翼四旋翼结合学习残差控制与模式相关状态估计
论文提出一套面向2.00千克倾转旋翼四旋翼的仿真飞行栈，用级联PD控制器指令前后与侧向倾转角，并以14状态EKF在悬停、过渡初期和过渡模式间融合传感器数据。由于比例位置环在恒定风下存在稳态偏差，作者在未改动的PD控制器上叠加小型有界神经残差，通过行为克隆从可访问真实风速的教师网络训练，部署网络不观测风速。
arXiv · cs.ROAI 评分4545 基于示教的动态运动基元机器人喂食
一项基于示教的机器人喂食框架将人类示教、动态运动基元运动规划、视觉场景感知与机器人控制集成，由操作者用动作捕捉系统记录勺子的位置与欧拉角姿态，轨迹被分割为舀取和喂食两段并分别编码。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 TRACE：基于VLM自适应约束估计的可通行性感知反应式导航
论文提出TRACE，一个面向地面机器人在非结构化森林环境中自主运行的可通行性感知反应式导航框架。它用正负自然语言提示集生成VLM置信图，经证据融合得到稠密可通行性地图，再提取可通行点并通过百分位分箱与样条或正则化多项式拟合得到左右边界，作为软约束加入NMPC。作者称在真实森林环境中的实验显示，TRACE能在杂乱、可变形和视觉歧义地形中平滑导航。
推荐理由：论文把VLM置信图与证据融合、NMPC软约束结合，为林间非结构化地形导航提供可迁移方法。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 ProTrav：传播高程不确定性的概率可通行性越野导航方法
ProTrav提出一种概率地形表示，用函数空间采样生成空间相关的地形实现，并将高程不确定性传播到可通行性代价。方法先用稀疏变分高斯过程（SVGP）从观测重建概率高程场，再通过后验函数空间采样保留相邻位置的空间依赖，得到任意位置可通行性代价的均值与标准差，并以基于矩的上置信界（UCB）定义风险项接入MPPI控制器。
推荐理由：论文把高程不确定性经非线性映射传播到可通行性代价，并用风险项接入MPPI控制器，可供越野导航研究比较。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6666 STAMP：借助人类运动先验实现机器人动作衔接
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。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 ALMA：用LLM辅助主动任务生成的空中移动操作策略学习框架
论文提出ALMA空中移动操作框架，用上下文飞行策略适应机械臂外部指令，并通过LLM分析控制难点、生成新的机械臂运动结构用于后续训练。仿真中位置RMSE相对最强基线最多降低24.7%，同一策略零样本迁移到真实空中机械臂后，在周期性机械臂运动下悬停位置RMSE相对真实世界基线降低79.6%。
推荐理由：论文提出用LLM分析控制难点并生成机械臂运动结构，为空中作业的自适应飞行控制提供可迁移的训练思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7676 GlobMP：具身机器人连续时间运动规划与引导方法
作者提出GlobMP（Global Motion Planning），一种在分段多项式曲线上运行的梯度投影方法，将运动规划与引导统一为连续时间规划问题，使约束在运动全程而非采样点成立。
推荐理由：论文提出连续时间运动规划方法GlobMP，并给出全局收敛性分析，可用于理解学习策略与规划器之间的约束修正关系。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 PhysibleMDM：通过噪声优化在推理阶段约束运动扩散模型的物理可行性
PhysibleMDM 提出在推理阶段优化扩散噪声，无需重新训练生成模型，即可提升运动扩散模型输出的物理可行性。该方法用运动学检查（地面穿透、滑移、自碰撞）和以内点锥规划求解逆动力学的动态可行性测试构造替代约束，再用 Sep-CMA-ES 求解黑盒噪声优化问题，并以自回归方式拼接长序列。
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.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.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.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 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3434 Make it Walk：乐高步行机器人的计算设计方法
研究者提出首个能设计乐高步行机器人的计算方法，使机器人既能稳定行走，又支持多种步态。该方法用定制齿轮-连杆机构配合一对3D打印非圆齿轮机械控制足部轨迹，每条腿由独立电机驱动并通过控制算法同步时序，进而协同设计形态与控制。团队据此制作了多种乐高步行机器人，展示不同步态与外观，并实物制造部分样机验证真实环境行走能力。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 S-Rolling：面向可扭转蛇形机器人的可转向滚动步态
论文提出 S-Rolling，一种面向可扭转蛇形机器人的可转向滚动步态，兼顾低扫掠高度与平面转向能力。该方法基于 S 形平面骨架曲线，头尾两段以独立控制的角速度滚动，由中央扭转关节实现两段相对旋转，并推导了关节空间步态方程和关联段滚动速度与机器人线速度、角速度的准静态运动学模型。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 可扭转蛇形机器人复杂地形运动规划：线性扭转侧行步态
Qingling Fan 与 Zhongqiang Ren 提出一类线性扭转侧行步态，用线性扭转函数把扭转负载分布到全身，而非集中在中间两个扭转关节。在匹配转速和总输出功率的条件下，该步态使单个扭转关节的峰值输出功率降低42%。实机实验显示，新步态能在现有 rolling vector 方法无法通过的多类地形上运动，并比不带扭转的传统侧行步态快最多49%。
arXiv · cs.ROAI 评分5555 Integrating Flow Matching and Model Predictive Control for Safe Robot Navigation
该预印本提出将基于流匹配的路径规划与模型预测路径跟随控制相结合的框架，用数据驱动方式生成多模态路径，并由预测控制器在线调整运动以满足状态与输入约束、利用更新的局部传感器信息避障。作者还设计了事件触发重规划机制，把预测控制的解反馈到后续路径生成中，以在存在此前未见障碍物的环境中实现无碰撞导航。移动机器人导航的仿真结果显示，该框架在杂乱环境中表现稳健。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 研究提出面向刚性与弹性关节机器人轨迹跟踪的前馈控制负载泛化方法
该论文提出一种针对负载参数泛化前馈控制动作的方法，且不依赖底层控制器。作者先推导负载泛化所需的最少示例物体数量，再给出仅凭新负载参数即可执行同一轨迹的算法，无需已知机器人动力学模型，也适用于存在弹性关节的情形。方法在仿真和实验中验证，实验使用标准 Franka Emika Panda 以及加装弹性腕的 Franka Emika Panda，覆盖不同机器人与控制器的跟踪任务。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 SMR：从人类语义学习人形机器人流式运动重定向
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。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 两轮倒立摆机器人端到端平衡与导航的状态相关目标协调方法
研究提出一种轻量级状态相关目标协调方法，用于两轮倒立摆机器人的端到端导航与控制，通过俯仰条件标量系数β(s)∈[0,1]在训练中调节平衡与导航目标的相对权重，无需PID或LQR等辅助姿态控制器。
arXiv · cs.ROAI 评分4949 One Policy, Many Styles：可操控人形控制中偏好聚合应放在哪一层？
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。
arXiv · cs.ROAI 评分3838 面向协作迭代任务的动态博弈学习框架
研究提出一种适用于非线性非凸动态博弈的通用学习框架，利用已执行可行轨迹构建采样联合安全集和各玩家代价函数，每个时间步由智能体共同选择采样终端状态及到达该状态的广义纳什均衡，仅当满足玩家约定的协作接受规则时才采纳新解。框架支持个体不退化要求及加权代价、纳什议价等选择准则，并证明递归可行性、刻画各玩家代价随迭代不增的条件。
arXiv · cs.ROAI 评分5858 学习增强观测器实现无传感器任务零空间柔顺控制
Nuo Chen 等人提出一种将鲁棒力旋量观测器与位姿-力混合控制器结合的无传感器物理人机交互框架。该方法用神经网络补偿系统摩擦与未建模动态以提升观测器性能，并通过任务零空间分解分离关节速度、降低人类扰动对观测器的影响。实验结果显示该框架在保持位姿与力跟踪性能的同时给出力旋量估计，作者称其可应用于没有力/力矩传感器的机械臂平台。