2026 年 10 月 24 日 · 星期六
本期文章 31
GEMS：结合持久 3DGS 地图与智能体推理的长期时空记忆框架
GEMS 提出一种面向半静态环境的长期时空记忆框架，将持久 3D 高斯泼溅（3DGS）地图与智能体推理流程结合，地图只重建一次，之后仅在场景变化区域更新并保存这些修改。
OWLS：面向零样本漫游车导航的开放世界语言条件速度场
OWLS 提出一种开放世界语言条件速度场方法，直接在以可通行地形描述为提示的视觉语言模型稠密特征图上规划。模型对单张相机图像的每个像素打分，OWLS 将分数投影到地面，经两次形态学操作适配平台，再作为最小时间规划器的速度场，使地形外观与障碍间距共同塑造轨迹。
RoboCode：学习可复用动作基元的机器人操作策略
RoboCode 提出一种共享软门控动作基元接口，把动作块表示为多个学习基元的软组合，而非单一离散编码。该接口在多个任务的动作块上学习后冻结，再训练任务特定的状态编码器映射到共享潜空间。在五个 ManiSkill 操作任务上，动作块平均重建 MSE 为 0.0187，闭环平均成功率为 75.6%，高于 ACT 的 68.8% 和 Diffusion Policy 的 41.6%。
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。
SceneBloom：面向具身学习的智能体室内场景生成框架
SceneBloom 是一个结合视觉布局采样与契约引导 3D 编译的智能体框架，用于生成逼真、多样且可直接仿真的室内环境。其分层采样器利用扩散先验在功能区内生成家具布局，编译器再依据提案中提取的关系进行几何拟合与局部位姿修正。
DexPort：面向高自由度灵巧手的手持技能数据采集接口
DexPort 是一个面向高自由度机器人灵巧手的手持数据采集接口，采集与部署使用同一套手部硬件，并记录指令关节目标与实测关节状态。操作者移动手持接口指定机器人腕部运动，再选择或调整技能来协调手指动作，无需逐关节控制。作者在4类真实任务上采集超过2500条演示，用行为克隆直接训练视觉运动策略；使用记录的机器人指令替代关节状态时成功率从11%提升到64%，使用野外数据时任务成功率从36%提升到78%。
Active Reachability Learning：面向人形机器人可恢复性监控的主动可达性学习
论文提出 Active Reachability Learning 框架，把给定回退策略的随机有限时域可恢复性包络作为学习目标，用于人形机器人运行时监控。该方法在价值学习与主动探索之间迭代，将数据探索重构为 reach-avoid 问题，由不确定性引导的探索器发现未见状态并避开确定不可恢复区域，同时结合时序差分与蒙特卡洛目标改善分布内价值预测和不确定性估计。
ORBIT：可旋转重构手指布局的模块化多指机器人手平台
ORBIT 是一个模块化多指机器人手平台，核心是旋转指节机构，独立手指通过皮带传动绕圆柱形手掌移动，可在不到 1 秒内完成手指布局重构而无需拆解手部。作者用三指版本开展初步抓取研究，在 11 个尺寸、形状和纹理不同的物体上比较拟人、等距和 Barrett 式三种手指布局，并演示立方体面重定向、拧盖和亚厘米物体精密捏取等固定指节设计较难完成的任务。