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头条

The Bitter Lesson Comes to Robotics:九款前沿多模态语言模型直接控制真实机械臂的评测

一篇 arXiv 预印本在 RoboDojo 的六项操作任务上评测了九款前沿多模态语言模型,让它们直接控制真实机械臂。作者称这是首次在物理硬件上对广泛前沿模型做统一操作任务比较,结果显示这些模型能完成多种操作任务,但精度和效率尚不足以在实际动作预算内完成。2026 年 7 月至 10 月间基准性能对应 53.9 天的翻倍周期,最佳执行速率提升 4.4 倍,最低执行成本下降 6.2 倍。

Christopher Leet 等6人 · arXiv一手原文
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论文研究

Bin Zhou 等8人 · arXiv一手

DexGraspFlow:融合运动学拓扑的跨本体灵巧抓取生成框架

DexGraspFlow 提出一种条件式连杆级 SE(3) 流匹配框架,将几何关系与运动学拓扑结合用于跨本体灵巧抓取生成。该方法在三种机器人手、30 组物体-手配对上的平均仿真成功率为 95.33%,含逆运动学的平均生成延迟比一个先进基线低约 49%。作者还报告了对七种去指变体的零样本适应与手掌朝向控制,并在部署手型的 100 次实机抓取试验中取得 91% 成功率。

Yuxiang Lu 等7人 · arXiv一手

TILDE:从具身基础模型进行教师闭环蒸馏

TILDE 提出一种从预训练具身基础模型向未做动作预训练的策略迁移能力的蒸馏框架,结合学生状态上的在线蒸馏与教师执行恢复轨迹的学习。其 AutoDAgger 用机器人奖励模型监测任务进度并触发教师介入,无需人工监控或操控,恢复轨迹采集速度比人类在环方法快 2 倍以上。在三个真实世界任务上,TILDE 的任务表现最高为行为克隆的 4.1 倍,并支持跨架构蒸馏。

Yong Wang 等6人 · arXiv一手

BiDex-100:覆盖100余项仿真任务的双臂灵巧操作基准

BiDex-100 是一个面向双臂灵巧操作的仿真基准,包含106项任务,按泛化、指令跟随、少演示、长时程和记忆五个能力维度组织。每项任务配有受控视觉与空间变化的域外变体,用于评估鲁棒性;基准支持两种本体,提供8,080条经成功验证的遥操作演示,共625万帧。作者在统一协议下评测了七个近期视觉-语言-动作模型,给出各能力维度、鲁棒性和数据效率的基线结果。

Boxin Bu 等9人 · arXiv一手

GOFusion:面向自主机器人导航的实时高斯-占据子图融合系统

GOFusion 是一个面向自主机器人导航的实时视觉建图系统,将高斯图元锚定到局部占据地图,同时为路径规划提供空间感知和高保真外观。系统基于视觉-惯性 SLAM 的位姿估计与局部占据地图构建 3D 高斯地图,并把 3D Gaussian Splatting 优化限制在活跃子图内以约束 GPU 显存占用。

Chongkai Gao 等8人 · arXiv一手

DreamCan:用稀疏视觉规划衔接视频模型与机器人操作策略

DreamCan 提出一种分层策略,用预训练视频模型改造的高层规划器生成稀疏视觉子目标,再由低层视觉运动策略执行,从而把视频模型的可执行性约束进规划。作者从无动作的离线机器人视频中估计子目标的可达性与任务效用,并用动态规划自动选取子目标序列,无需人工标注。

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