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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。
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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%。
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EBV-CAN：面向接触辅助内窥镜导航的视觉语言策略
研究提出EBV-CAN，一种结合初始全局鸟瞰图、内窥镜观测与电机状态的视觉语言策略，用于柔性内窥镜的接触辅助导航。团队构建VLCA数据集，包含517条演示、75k动作样本、958k空间条目和93k剩余路径记录；在50个留出回合中，尖端坐标与路点定位分别达到97.5%和94.8%。
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面向连续输入信息物理系统故障的因果分析方法
针对现有实际因果框架仅支持离散二值因果模型、无法刻画系统输入连续变化的问题，研究提出距离加权实际原因与距离加权责任度，使因果影响计入避免故障所需的变化幅度而非仅计数。基于该概念给出高效、系统无关的解释推导算法，以距离加权责任度引导解释搜索。在两个自动驾驶仿真器的多个环境中用黑盒神经控制器实验，结果显示该扩展比现有离散方法提供更有效的引导。
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研究：流匹配 VLA 策略中单步欧拉积分已足够
一项 arXiv 预印本研究考察流匹配 VLA 机器人策略中欧拉积分的单步与多步采样差异，作者在六个流匹配 VLA 上发现，模型训练充分且容量足够时，单步动作生成大体可匹配多步采样，多步积分在推理阶段几乎没有一致优势。作者据此指出，对大型 VLA 而言，单步策略可直接从多步模型获得，无需重训练、蒸馏或额外辅助目标，从而支持低延迟部署。
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Live Thread Reconstruction for Autonomous Manipulation：面向自主操作的缝合线实时重建
论文提出一种图像到操作的流程，在自主操作缝合线时同步生成缝合线的实时重建，并执行安全且优化的连续操作以完成长时序任务。作者指出，可变形缝合线没有固定位姿可跟踪、自由度近乎无限，其状态需要重新估计而非假定；缝合线操作又依赖过去与当前的接触点，必须被准确、连续地跟踪。
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Co^2Gen：为去中心化多机器人与人类协作自动生成任务规划
Co^2Gen 提出一个框架，用去中心化协作规划方法生成可执行函数形式的多机器人协作计划，再据此产出协作演示数据，以去中心化方式微调 VLA 模型，无需人工遥操作。作者称，用这些数据微调后的 VLA 模型在去中心化协作任务上的表现，与用人工遥操作协作数据微调的模型相当。该工作针对 VLA 模型与其他机器人及人类协作能力尚未被充分探索的问题。
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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。
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CMAR-search：用常识与记忆增强推理在动态交互环境中搜索物体
论文提出 CMAR-search 框架，基于常识与记忆增强推理（CMAR）构建功能化3D场景图 F3DSG，将环境组织为功能区域及其关联容器。该表示支持宏观区域与微观容器两级分层动作规划，并持续融合实时感知、累积记忆与常识，以应对物体被移动等环境变化。作者称在仿真与真实环境实验中，该方法在动态交互环境物体搜索的成功率和搜索效率上均超过现有基线。
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PATH-Net：面向越野遥操作的偏好感知可通行性估计网络
作者提出 PATH-Net，一种偏好感知的分层可通行性估计网络，可为越野遥操作自适应生成偏好条件下的可通行性代价地图与速度曲线。该方法融合视觉与几何鸟瞰特征及短期历史车辆状态，用最大熵逆强化学习和稀疏速度监督推断代价地图并优化速度建议，再通过非对称特征聚合把操作员偏好拆入代价分支与速度分支。
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OASIS：面向动态环境开放词汇检索与导航的在线锚点场景推理系统
作者提出在线锚点中心场景推理系统 OASIS，用稀疏锚点节点统一存储语义描述、视觉特征与几何状态，支持在线建图、复杂开放词汇检索和导航。系统复用导航中采集的瞬时观测，对场景变化后移动的物体重新定位，并以紧凑记忆按需提取证据、做分层检索。仿真与真实环境实验覆盖标准检索基准及静态、动态导航任务，结果显示其可完成开放词汇检索与导航并重定位位移物体。
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CARE：critic 引导的云端-本地具身智能体自适应执行框架
Wei Zhang 等人提出 CARE，一个由 critic 引导的自适应执行框架，动态决定何时将控制从本地执行器升级到更强的云端模型。轻量 critic 模型监测执行可靠性并在本地执行不可靠时触发升级，升级后控制持续到智能体恢复，避免逐步切换；共享 handoff memory 在切换时保留执行上下文与任务进度。
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STR：面向人形机器人移动操作的时空偏好运动重定向
论文提出时空重定向方法 STR，用视觉语言模型选择相关运动信号与身体部位，并据此识别关键帧，把更多求解器迭代分配给关键帧、给选定部位更高交互权重。作者还提出 Mechanics-Aware Contact Anchoring（MCA）借助近似物体力旋量模型细化物体表面接触位置，并基于所得参考轨迹构建时空强化学习 STRL，结合自适应关键阶段采样与基于目标接近度的接触位置奖励。
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基于知识图谱与贝叶斯推理的车道变换预测：自动驾驶决策与乘坐舒适性评估
研究在CARLA仿真风险汇入场景中评估将基于知识图谱嵌入与贝叶斯推理的车道变换预测接入自动驾驶决策的效果，预测模型可提前约3-4秒预判周边车辆变道。反应式驾驶在代表性记录中发生碰撞并伴随急减速，而基于预测的纵向与横向策略均避免碰撞，碰撞前峰值减速度分别降低31.5%和91.0%。研究还用基于ISO 2631-1的水平振动估计给出乘坐舒适性评估。
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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。
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预注册研究：具身智能体的经验应存入策略权重还是外部检索
一项预注册研究比较具身智能体的经验应固化进策略权重还是外部存储并在推理时检索。在视觉条件到达任务上，把记忆增强行为蒸馏进权重仅比纯动作对照高1个百分点且不显著，作者因检验功效不足撤回而非否定该主张；把教师冻结的检索缓冲接到固定学生权重上则提升34个百分点（z=5.15），达到记忆增强教师合并参考值49.3%，预注册协议对比也一致（+23个百分点，z=3.36）。
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集成呼吸感知与门控控制的CT孔径内机械臂自主进针系统
研究提出一套集成感知与控制系统，可在CT孔径内完成呼吸门控的自主针插入。实验显示系统能跟踪并预测患者呼吸周期、执行自主呼吸门控进针，并检测呼吸周期异常。作者指出，当前CT引导肺活检高度依赖人工，需要患者屏气、反复手动进针和多次CT确认扫描，自动化有望减少手术时间、患者不适与辐射暴露。
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触觉机器人操作综述：从力学驱动到数据驱动
Jingyi Xiang、Yixuan Wang 与 Wenzhen Yuan 发表综述，从力学驱动和数据驱动两个互补视角梳理触觉机器人操作研究的发展。
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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。
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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。
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FRED：用自蒸馏与时间上下文提升世界动作模型的未来视频表征
论文提出 FRED 框架，通过自蒸馏让世界动作模型（WAM）在单步去噪中从噪声预测未来视频表征，并以真实未来观测提取的表征作为目标，同时用历史观测提供时间上下文。作者称在多种真实操作场景中 FRED 持续优于对比的 WAM，在零样本环境泛化的长时程与域外任务上提升明显。在仅有人类视频演示、未出现在机器人训练数据中的任务上，FRED 达到 50.0% 任务成功率，对比最佳 WAM 为 19.4%。
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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。
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PhysiCalWorld：为世界模型做上下文物理校准
PhysiCalWorld 提出通过上下文提示将动作条件世界模型校准到实例特定动力学，无需微调或解析物理建模。该方法把在测试场景中采集的探索交互片段编码为紧凑的物理描述符 token，仅用潜在预测损失端到端训练，不使用物理标签；推理时描述符只提取一次，可在多次 rollout 中复用。
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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。
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多模态具身智能体：从计算机使用到机器人使用的统一能力视角框架 PAPAV
研究提出以能力为中心的统一框架 PAPAV，将多模态具身智能体（MMEA）拆解为感知状态、预判动作效果、规划可行路径、通过接口或本体执行、验证结果五项功能，并据此比较 MMEA 与多模态智能体及机器人系统。在 64 个基准中，显式评估集中在“执行”，仅 5 个评估“预判”、3 个评估“验证”。从部分可观测到结果不可验证的五项物理约束，使可预先固定的选择更少、纠错空间更小。
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ASTEROID：非对称在策略蒸馏让历史条件学生学会上下文探索
作者提出 ASTEROID，一个学生-教师监督学习框架，让学生先在不完全可观测下采集在策略上下文，再由特权专家基于该上下文给出动作标签，从而学会测试时探索。在 11 个环境（含离散探索基准、机器人操作、导航和 Procgen）中，该方法在固定探索预算下回报约为对比方法的 2 倍，交互次数比强化学习基线少约 100 倍。
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多机器人网络动态微隔离功能的实验室实现
一份报告描述了在物联网多机器人网络中，利用商用软件定义微隔离工具实现动态微隔离功能的实验室实例。研究定义了基于资产功能与健康标签自适应调整的细粒度动态分段策略，并完成策略的软件自动化实施。该方案可实时自动隔离指定威胁，同时保持未受影响业务正常运行。
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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。
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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。
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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。
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从推理到动作：前沿 AI 模型在 LIBERO-10 机器人操作任务上的基准评测
May Espinola 等人提出一个闭环操作框架，在 LIBERO-10 基准上评测前沿 AI 模型，模型仅凭视觉观测、本体感知和结构化工具调用控制机器人，无需任务特定微调或预训练操作技能。
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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。
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DONIC：从人类演示学习通用双手灵巧跟踪控制
DONIC 是一个通用双手灵巧跟踪器，在操作类别与人体运动来源上联合训练，并配套发布 BiHOI 多视角数据集，包含 1575 段序列、229 个物体。方法将近端策略优化与行为克隆结合成反馈回路，把验证成功的执行回收为训练演示，并用以物体为中心的逐手奖励和 Clip-Centered Advantages 支持单一策略学习异构参考下的协调操作。
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面向半静态环境安全导航的物体与任务感知主动感知框架
研究提出一种主动感知框架，让高自由度移动操作臂在导航过程中用机械臂手部相机检查不确定或安全关键区域。该方法用概率化的物体与任务感知下一最佳视角（NBV）公式优先观察期望路径附近及可能变化的物体，并集成到分层任务模型预测控制（HTMPC）中，利用运动学冗余调整视角同时保持基座轨迹跟踪的更高优先级。实机测试显示，相比被动或非任务感知基线，该方法提升了地图一致性、降低了任务相关地图熵和导航风险。
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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。
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RangeNav：面向机器人导航的LiDAR距离图像任务对齐预训练
RangeNav 提出一个仅 183k 参数的 LiDAR 距离图像编码器，完全在合成数据上预训练，用于移动机器人导航。该方法采用各向异性卷积和循环填充处理距离图像的极端长宽比与方位接缝，并以距离重建、语义分割和 BEV 预测组成的导航对齐目标预训练后冻结用于策略学习。
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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。
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机器人泛化不止靠数据量：零样本能力驱动的多样性路径
研究将物理AI的零样本泛化表述为对部署分布的覆盖，指出同一批采集者增加样本只能缓慢缩小未见区域，而每个新贡献者都能扩展该区域。为此提出一种机器人动作共享潜空间，结合多模态对齐、生成式增强与噪声标签学习，并以在标准易用机器人Origami上构建应用的开发者社区作为多样化数据来源，最后给出将实机零样本成功率与贡献数据多样性关联的可检验假设和评估协议。
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OMAR：面向场景货架整理的开放世界多属性推理方法
OMAR 提出一套开放世界多属性推理流程，让机器人在没有预设物体词表和物体-容器对应关系的情况下，推断货架的隐含组织方式并摆放新物体。方法先用视觉语言模型给出标签及内容、包装类型等属性，经分割、深度和多视角关联完成跨视角实例定位，构建实例级3D场景图，再由LLM推理摆放排序，最后做几何与运动学可行性检查。作者称实验在实例映射和摆放一致性上优于单视角语言定位与纯几何基线，可自主摆放此前未见过的物体。
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Post-hoc Epistemic Uncertainty for Vision-Language-Action Policies：单策略核方差头估计VLA认知不确定性
作者提出 post-hoc kernel-variance heads，从单一 VLA 策略的嵌入中估计认知不确定性，每个头计算以训练演示嵌入为条件的高斯过程条件方差，拟合不需要回归目标或梯度更新，也不改动策略本身。
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