2026 年 10 月
本期文章 343
ADTT：对齐增量三平面Transformer作为占用世界模型
作者提出对齐增量三平面Transformer（ADTT），一种紧凑的4D占用世界模型，用自车运动补偿显式对齐历史三平面，并只预测未来场景变化。模型在对齐先验上用查询条件Transformer预测残差变化，其中自车运动查询引导可控未来运动、可学习外部查询捕捉自车运动之外的场景变化，预测变化叠加到对齐先验后解码为未来占用场景。
综述：接触密集机器人任务的安全学习，从经典方法到安全基础模型
一篇被npj Robotics接收的94页综述系统梳理了接触密集机器人任务的安全学习方法，将其分为安全探索与安全执行两大类。文章回顾了约束强化学习、风险敏感优化、不确定性建模、控制屏障函数和模型预测安全盾等技术，并重点讨论这些安全原则如何延伸到VLM与VLA基础模型，包括语言级约束指定与安全信号多模态落地带来的新机会和放大风险。作者同时列出当前局限与面向复杂接触环境的未来方向。
arXiv 论文研究月面机器人集群的涌现式协同保温
arXiv 论文研究月面机器人集群能否以自身成员作为热屏蔽，用强化学习训练一套由二十台机器人共享的策略。策略只在月夜结束时收到一次奖励，即最冷五台机器人的平均温度，奖励不含位置、间距、暴露或运动信息，集群仍涌现出聚集和在外围与核心间轮换两种行为。
研究：VLA 全权重微调缺少 fp32 主副本会静默抹掉大部分更新
一项 arXiv 预印本研究指出，VLA 模型以 bf16 训练且无 fp32 主副本时，AdamW 会把小于权重 1/512 的更新直接舍入掉；12 个开源 VLA 代码库中有 9 个默认或文档配方这样训练，包括 LeRobot 的 SmolVLA 默认配置及其 π0/π0.5 指南。
MoVLR：用视觉语言模型为肌肉骨骼控制学习奖励函数
作者提出 MoVLR 框架，利用视觉语言模型在控制优化与 VLM 反馈之间迭代探索奖励空间，为高维肌肉骨骼系统的运动与操作发现和细化奖励函数，而非依赖手工设计奖励。该方法把语言和视觉评估转化为具身学习的结构化引导，论文称结果说明 VLM 能把抽象动作描述对应到生理运动控制中的隐含原则。该工作已被 L4DC 2026 接收，arXiv 编号 2512.23077。
FORCA：面向接触密集机器人操作的力感知编码智能体
FORCA 是一个以视觉观测和腕部力/力矩测量为输入、为接触探测与力响应运动编写 Python 程序的编码智能体，无需演示、任务特定训练或仿真。它在五次实机任务中覆盖三类接触密集操作：提升操作精度、适应物体或表面属性变化、在表面变化与物体运动下调节接触。与同一智能体的纯视觉版本相比，FORCA 提升了抓取精度和任务成功率，并减少了擦拭与剥离中的接触丢失。
EgoForesight：用带噪第一视角动作扩展 VLA 策略学习
EgoForesight 提出一种视觉-语言-动作框架，联合利用机器人演示与带噪第一视角视频训练策略，通过可靠性条件加噪、可靠性加权回归和特权未来表征蒸馏降低不可靠动作标签的影响。在 3 万小时预训练数据下，其缩放斜率比基线更陡，真实世界开环动作 MSE 降低 20.5%，RoboCasa 少样本成功率提升 8.1 个百分点。后训练后，该方法在仿真与真实世界的灵巧操作任务上也取得较强的绝对性能。
OmniVIC：结合视觉语言上下文学习的自改进变阻抗控制器
OmniVIC 提出一种由视觉语言模型增强的通用变阻抗控制器，从图像和自然语言推理任务上下文并生成自适应阻抗参数。其核心是自改进的检索增强生成与上下文学习，从结构化记忆库检索相似历史经验，并结合实时力/力矩反馈把交互力约束在安全阈值内。作者称在仿真和实机复杂接触任务上优于基线，平均成功率从 27% 提升到 61.4%，力违规减少；该工作已被 IEEE Humanoids 2026 接收。
SEVI：面向真实世界策略学习的安全证据强化学习框架
作者提出 SEVI 框架，用于真实世界策略在线学习中的可靠性感知安全干预，其 Evidential Safety Critic 在一次前向计算中同时估计未来约束违反风险与认知不确定性。
RepresentNav：在自构建表征空间上构建的导航基础模型
RepresentNav 是一个建立在自构建表征空间上的导航基础模型，该空间由策略自身目标从视觉基础模型中构建。它用三层 transformer 的 Representation Residuals 聚合多个视觉基础模型全深度特征，并在每次动作前通过潜在思维链预测下一时刻场景表征，以 JEPA 方式与策略端到端训练。
LPS：通过一步流策略实现潜空间策略引导的离线强化学习方法
作者提出潜空间策略引导（LPS），将原始动作空间的Q梯度通过可微的一步MeanFlow策略回传，以更新潜动作空间actor，从而省去代理潜空间critic。该方法让原始动作空间critic端到端引导潜空间优化，同时以一步MeanFlow策略作为行为约束的生成先验。
VecTile：低成本柔性触觉阵列实现三轴力感知
Jian Hou、Xin Zhou 与 Adam J. Spiers 提出 VecTile，一种 6 mm 厚、可自制的柔性触觉阵列，通过压阻层与被动硅胶凸点把法向和剪切力转换为可区分的压力图案，4x4 阵列整套成本低于 35 美元。
FlowS：用局部传输条件化实现单步运动预测
FlowS提出局部传输条件化，用条件流匹配框架实现单步生成式运动预测。该方法包含两个机制：在线场景条件学习先验为每个智能体输出K条已接近合理未来的锚定轨迹，把模式发现转为局部修正；步一致位移场通过半群自一致性保证单步继承多步精度。
RGraph-Eval：用任务场景图评估机器人视频生成
作者提出 RGraph-Eval，一个基于参考演示的机器人视频生成评估框架，用任务场景图显式暴露物体错移、抓取消失、放置偏离等交互错误。该框架将任务实体、交互与运动组织在统一可解释的场景图表示中，由基础模型流水线识别操作角色、定位物体掩码、推断并核验状态转移与动作区间，并重建被操作物体的三维运动。
Combining Constrained Sampling and Reinforcement Learning for Manipulation 论文提出约束采样重置方法
Marc Toussaint 等人提出一种状态采样器，将约束流形上的采样用于重置状态分布，以提升接触丰富操作任务中目标条件强化学习的探索效率。该方法结合约束采样重置、投影插值和课程学习，作者称其优于无约束采样的强化学习及替代重置方法，并在全身与手内接触丰富场景中训练出通用、抓取与非抓取操作策略。论文被 CoRL 2026 接收，项目页面提供视频与完整源码。
DynaSlots：面向机器人操作的槽位级 3D 动态预训练框架
DynaSlots 是一个无需动作标签的 3D 动态预训练框架，将每帧点云分解为少量时序一致的 slot，并在 slot 级别而非场景级别建模动态。它通过时序 slot 传播模块保持跨帧分配一致，用逆动力学模型从特征差异中提取每个 slot 的隐动作，再由扩散式前向动力学模型配合自监督交互头预测各 slot 未来状态。
GelSlim 5.0：用单指尖相机统一视觉与触觉感知
GelSlim 5.0 是一种指尖传感器，用单个固定相机和连续 UV 响应接触层，通过切换照明在同一视角依次采集透膜视觉图像与接触敏感触觉图像，从而避免多相机外参标定。
AirPlayground：跨多种重建环境的空中导航基准
AirPlayground 是一个用于训练和评估空中导航策略的统一基准，构建了覆盖室内、城市户外和植被场景的94个3D高斯泼溅（3DGS）环境，并配有对齐的碰撞几何。
AffordSim：面向可供性感知机器人操作的可扩展数据生成器与基准
AffordSim 是一个将开放词汇3D可供性预测集成到仿真轨迹生成中的数据生成器与基准，可根据自然语言任务描述合成场景、生成可供性查询并采样区域条件抓取，再用运动规划筛选可执行候选。
Safety-Critical LIO：基于流形上确定性保护水平的激光雷达惯性里程计
作者提出一种安全关键的激光雷达惯性里程计（LIO），基于新的流形上集合隶属滤波，为机器人提供确定性保护水平。研究采用未知但有界假设，推导出迭代最近点算法中点云噪声与估计不确定性之间的闭式关系，并据此设计流形上椭球集合隶属滤波（OM-ESMF）并集成进 LIO 系统。实验结果显示，该系统能为多种机器人在不同环境中提供有效的确定性在线安全参考。