2026 年 10 月
本期文章 343
OCT引导的软组织几何建模：面向数据驱动闭环形状控制的三维表征
研究提出一种由OCT引导、从用户示范学习并用闭环OCT反馈执行的软组织形状控制框架，比较全容积、组织掩膜稀疏容积和体素化点云三种表征，以及确定性Explicit策略与生成式Diffusion策略。
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。
LocoPilot：单操作员双边遥操作采集四足移动操作策略数据
LocoPilot 是一个单操作员双边遥操作与数据采集框架，部署在 12 自由度 Unitree Go2 四足机器人上，该机器人搭载 6 自由度 AgileX Piper L 机械臂、Intel RealSense D435 腕部相机和 D405 头部相机。
CausGround：面向自适应具身规划的因果交互接地框架
CausGround 是一个非参数化的因果交互接地框架，把交互经验提炼为以动作为中心的因果知识，用于具身规划。它识别动作前置条件与效果，并以分解式世界状态表示组织物体属性和物体间关系，规划时把任务相关因果依赖接地到当前观测，支持前置条件的反向推理与效果的正向推理。
RynnUnify：16B统一具身模型发布，兼顾理解、视觉规划与机器人控制
研究团队提出16B统一具身模型RynnUnify，通过交错的视频-语言推理把具身理解与长程视觉规划结合起来。实验显示其在所评估统一多模态模型中取得最高具身理解平均分，Rynn-VP总分比Cosmos 3 Nano高9.75分；经强化学习的智能体扩展使Rynn-GEU平均分比直接推理高6.0分。
MimicAll：面向跨人形本体全身运动跟踪的结构化本体条件框架
MimicAll 是一个强化学习框架，用于在异构人形机器人之间共享全身运动跟踪策略，将结构化本体描述符编码为全局与关节对齐条件，并结合观测历史与匹配本体的运动参考预测关节目标偏移。
AdaDex：用混合灵巧模仿学习可泛化灵巧操作技能
AdaDex 是一个目标条件强化学习框架，能把数秒的单条手-物轨迹（来自动捕或野外 RGB(D) 视频的 HOI 重建）转化为可泛化的灵巧技能。其核心 Hybrid Dexterous Mimicking 在两类大规模并行环境上训练共享策略：密集运动跟踪环境注入人类先验，带噪声初始状态与稀疏物体成功奖励的泛化环境迫使技能脱离参考轨迹。
HuTact：从人类手物交互数据学习触觉感知手部表征
Yu 等人提出 HuTact 框架，从大规模人类手物交互数据预训练触觉感知手部表征，预训练阶段不需要真实触觉信号。该方法把从人手运动中学到的交互结构迁移到机器人触觉观测，并可用少量无标注机器人交互数据进一步适配。
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。
MOON：为视觉语言导航策略学习何时遗忘与如何恢复
MOON提出一种框架，为冻结的视觉语言导航策略加装两个轻量模块，参数量增加不到1%，用于在偏离路线时判断何时清空历史并学习如何恢复。作者称在R2R-CE和RxR-CE上，MOON取得对比方法中最高的R2R-CE成功率，并把冻结基线的成功率分别提升5.2和6.0个百分点；随机触发消融显示增益取决于清空历史的时机。
UniWALM：统一世界-动作-语言模型用于具身机器人控制
UniWALM 提出统一世界-动作-语言模型，在单一混合Transformer骨干中联合学习视频、动作与语言，各模态既作条件信号也作监督目标，并在同一次解码中输出子任务与文本记忆，无需独立规划阶段。
分层QP控制与权限引导恢复规划实现眼科机器人高精度RCM运动
研究提出一种带奇异恢复的高精度RCM伺服架构，用于通用机械臂在软件远心运动下执行眼科器械定位。作者将RCM与末端跟踪目标冲突导致的伺服振荡形式化为约束诱导任务奇异，即RCM投影后的末端雅可比降秩而未投影雅可比仍良态。
SceneRig：从单张图像重建可仿真3D场景的智能体系统
SceneRig 是一个智能体系统，可将单张图像重建为可编辑、可直接用于仿真的3D场景。它结合几何、视觉与物理工具，并在物理仿真器内执行编辑与验证循环以获得物理稳定性。作者称，相比基线方法，SceneRig 在实例分割、物体外观和3D摆放上有所改善，其场景能更准确地预测真实机器人策略结果，并更可靠地支持已录制操作在无需轨迹适配的情况下回放。
AgenticRoboRL：将编码智能体后训练引入具身机器人规划器
AgenticRoboRL提出一种跨不同机器人执行框架后训练规划器的框架，训练方案结合监督微调与多轮强化学习。为适配VLA技能调用和控制代码生成等不同执行机制，该方法用框架专属适配器把记录下来的规划器交互与任务结果关联起来，同时保持执行组件固定。
AW-0：融合代码规划与视频动作预测的智能体世界动作模型
研究提出 AW-0，一个将代码规划与视频、动作联合预测结合的智能体世界动作模型框架，在统一的 mixture-of-transformers 架构中联合建模代码、未来视频和机器人动作三路生成流。
Industrial ReMEmbR 将时空记忆扩展到机器人车队
IndustrialRemembr 提出面向机器人车队的共享时空记忆系统，扩展 NVIDIA ReMEmbR，仅在需要时生成场景描述以降低服务端计算。每台机器人用 NVIDIA Jetson 将视频片段编码为检索嵌入、视觉 token 和重建潜变量，不上传原始相机画面。
FLEX：用语言引导机器人任务特征表征编辑
MIT 等机构作者提出 Flexible Feature Editing Pipeline（FLEX），用语言模型根据自然语言纠正迭代编辑机器人内部任务特征表征，包含添加缺失特征、泛化已有具体特征、屏蔽无关特征三种操作。
ACT-—Flow：面向视觉插接任务的评论家加权残差流在线学习框架
Yiqing Yuan等人提出ACT-—Flow，将自适应Action Chunking Transformer与条件残差流策略耦合，用于视觉插接任务的在线学习。
AtomicRL：面向长程机器人操作的原子化强化学习后训练框架
AtomicRL 是一个面向长程机器人操作的强化学习后训练框架，通过原子任务结构做信用分配与自适应探索。它包含语义感知策略优化 SAPO 和瓶颈自适应目标探索 BATE，并配套连接仿真在线 RL 与实机部署的 Real2Sim2Real 流程。
CW-WAM：面向力敏感操作的结构化接触力旋量世界动作模型
Houzhu Ding 等提出 CW-WAM，一个联合预测视频、运动与接触力旋量的世界动作模型，将运动与力旋量作为统一建模目标并输出时间对齐的运动-力旋量块作为控制参考。