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中断感知循环强化学习提升UAS导航在临时接管后的安全性
论文研究UAS在远程飞行员或机载避撞系统临时接管后交还控制权时，循环强化学习策略的性能退化问题。基准测试显示中断会使任务变量更难从循环隐藏状态中解码，并提高中断后碰撞风险。作者提出三种中断感知架构，在仿真中均比标准循环策略保留更多可解码任务信息，其中最强架构相对循环基线将中断后碰撞减少74%、中断导致的任务失败减少69%，且未降低无中断时的性能。
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FIT-MAC：面向鲁棒 VLA 模型的闭环多智能体框架
FIT-MAC 是一个失败感知的闭环多智能体控制框架，在推理阶段为 VLA 策略增加控制层以提升鲁棒性。该框架由 Planner、Grounder、Verifier 和 Correction 四个智能体组成，分别负责任务解析、视觉目标绑定、执行进度跟踪与失败类型区分，以及将干预路由到目标重绑定或有界抓取与放置恢复；无需干预时仍由预训练 VLA 生成动作。
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PVF：用时序差分学习概率可达-规避值函数
作者提出概率可达-规避值函数（PVF），一种适用于黑盒系统的自监督方法，在随机且可能无界的扰动下把可达-规避集定义为满足一定可达-规避概率的状态。该方法在复杂度递增的系统上、直至Hopper运动任务，与基于HJR的基线对比，结果显示在扰动非对抗时，概率集比对抗式HJR集更不保守、更准确。论文为arXiv预印本。
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面向球形移动3D建图的LiDAR-惯性里程计实时地面法向量估计
针对球形移动建图系统（SMMS）快速旋转与地面覆盖有限的问题，提出两种基于RANSAC的地面法向量估计方法：单帧扫描估计（法向量打分加多步验证）和基于LiDAR-惯性里程计（LIO）全局3D地图的估计。在多个真实数据集上以地面激光扫描仪为真值评估，LIO方法在精度和鲁棒性上显著优于单帧方法。将地面法向量估计融入运动模型可改善位姿估计，支持挑战性与危险环境中的自主导航。
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PACT-VLA：用提交前观测验证候选动作块，缓解VLA异步推理延迟
PACT-VLA 提出一种免训练框架，用推理起始观测生成候选动作块，再用提交前观测从中选出完整动作块，以缓解异步推理延迟导致的成功率下降。其 FlowRes 评分衡量候选隐含流方向与冻结策略在提交前观测下预测速度的残差，无需单独验证器；流水线实现使选择不增加控制步延迟。
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研究拆解期望自由能作为潜世界模型规划的测试时算力控制器
一项 arXiv 预印本研究拆解期望自由能（EFE）能否决定潜世界模型规划该花多少算力，并分别测试候选打分、停止规则与在线预测器更新。当精英代价停滞时停止细化，在成功率随深度饱和的任务上平均成功率接近固定深度参照；在测试的较大权重下，奖励预测分歧会降低冻结模型的成功率，惩罚分歧则在部分任务和权重设置下有益、在另一些设置下有害。
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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。
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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。
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EventSync：面向历史依赖操作的事件驱动记忆更新框架
EventSync 是一个分层框架，通过事件驱动的记忆更新协调任务推理与动作执行：视觉语言模型依据任务计划和交互历史生成子目标，视觉-语言-动作模型负责执行，轻量 Event Monitor 结合视觉观测与末端执行器轨迹判断当前子目标是否完成，只有取得完成证据后才写入已完成子目标历史并触发下一步推理。
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PointHand研究：遥操作手部关键点渲染如何影响新手演示与策略学习
研究提出遥操作界面PointHand，将多指机器人手渲染为指尖与关节的稀疏关键点，并在仿真杯子入盒任务中比较三种渲染方式。18名新手与4名专家共采集2200次试验，看到拇指与食指被强调的新手在600次试验中获得441次成功演示，而看到真实手形的新手为320次。
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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。
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枚举引导训练神经 Hamilton-Jacobi 安全证书
作者提出一种验证引导的训练框架，用安全约束的概率枚举检测前向不变性违规，生成比标准对抗攻击方法更精确刻画失败边界的反例集。用该表示微调预训练的 HJ 值函数，在所有测试基准上得到更大的认证区域并缩短认证时间。作者还基于精炼后的证书设计部署期屏蔽机制，在基于物理的 Isaac Sim 环境和真实自主竞速实验中，相比标称控制器和基于线性二次调节（LQR）的备份策略实现零安全约束违规。
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前沿大模型进入机器人领域：RoboColiseum 上的跨模型评测
研究者在 RoboColiseum 上对 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、Claude Opus 5.5 和 Gemini 4 Argon 四款模型做跨模型具身能力评测，覆盖指令跟随、空间推理、通用操作与鲁棒性四个赛道。
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RoboCasa-Shift：面向长程家务操作 VLA 策略的分阶段鲁棒性评测基准
作者提出 RoboCasa-Shift，一个基于 RoboCasa365 的诊断性鲁棒性基准，结合受控单因素扰动、共享相同设置仅目标扰动不同的配对干净-扰动 rollout，以及仿真中的分阶段诊断。
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多视角潜动作预训练提升跨本体机器人学习
作者提出一种多视角潜动作模型（LAM），用交叉注意力融合同步多相机视角以消解深度与遮挡，再压缩为潜动作，并接入由潜专家与动作专家经顺序流匹配耦合、冻结VLM骨干的策略。
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RoboJudge：用多模态语言模型评判具身视频生成
研究团队提出 RoboJudge-Bench，用于评测多模态大模型对具身视频生成的判断能力，覆盖物理遵循与指令对齐两个维度，包含来自 8 个源语料、10 个视频生成器的 800 段人工标注视频，涉及夹爪、人手和灵巧手。
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AWLS：面向单步生成式机器人操作策略的优势加权潜空间引导
作者提出 AWLS，一种针对冻结的单步生成式机器人操作策略的离线后训练方法，在不更新解码器的情况下学习观测条件化的潜噪声残差修正。该方法以优势加权动作重建目标训练该残差噪声整形器，优势值经分离和尺度归一化后仅作为示教动作的监督权重，避免使用 critic 梯度更新策略并保留单步推理。
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RLTrajGen-PPMPC-CBF：面向自动驾驶车辆环岛导航的预设性能引导安全强化学习框架
研究提出分层框架RLTrajGen-PPMPC-CBF，用预设性能约束（PPC）调节强化学习规划与MPC控制之间的耦合，并以控制屏障函数（CBF）层提供实时安全修正并反馈至RL过程。在MetaDrive仿真环境中，该方法相比最优基线平均成功率提升6.25%，运动病剂量值（MSDV）降低65.87%，同时加快训练收敛。
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经验记忆何时帮助闭环 LLM 驾驶智能体：受控评测揭示热启动池与 token 对照的影响
研究在单一经审计的 HighwayEnv 测试台（1Hz，决定性对比使用 gpt-4o-mini）上受控评测经验记忆对闭环 LLM 驾驶智能体的作用，将热启动池视为重采样随机因子（十个不相交池）并加入 token 匹配的无关填充对照。
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PanoGraphGS：用高斯泼溅统一全景分割与分层3D场景图
PanoGraphGS 提出一个统一框架，将全景3D高斯表示学习与分层3D场景图构建结合，在共享高斯几何上学习语义与实例特征。其语义感知场景图模块可恢复楼层-房间-物品-物体的层级及包含与空间关系，并支持新视角全景分割与高斯级全景解码。
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面向双足人形机器人姿态感知导航的自适应通行管道
论文提出以自适应通行管道（ATT）、区间速度-航向（IVH）控制和侧步增强AMP运动先验为核心的双足人形机器人姿态感知导航框架，将几何间隙与社会舒适度统一为沿参考路径的连续宽度信号，并映射为正面到侧步的姿态调度与全向速度指令。
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CovNav：用共形预测引导自适应推理的目标导航框架
CovNav 是一个免训练框架，用共形预测把双过程推理变成不确定性感知决策：本地 LLM 快速判断目标是否在观测物体附近，仅将模糊查询升级到慢速思维链推理。在 Gibson 和 HM3D 上，CovNav 在 HM3D v1 和 v2 的成功率分别比最强零样本基线高 0.8 和 1.7 个百分点，仅对 12.4% 的查询调用慢推理，并保留大部分始终开启思考的收益。
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PLaCA：学习 patch 级未来潜变量变化以生成机器人动作
PLaCA 提出一种以未来潜变量变化为核心的世界到动作框架，直接从当前多模态输入预测空间结构化的 patch 级未来潜变量变化，并引入 patch 级变化感知监督和未来到动作接口。在 LIBERO-Long 上成功率为 79.0%，比仅动作基线提升 5.0 个百分点；在 CALVIN 上平均序列长度从 2.784 提升到 3.564。第二阶段训练仅更新 2.95% 的模型参数。
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Reeds-Shepp追捕者锥形视野下慢速或等速逃逸者的最短时间逃逸：分类与博弈值
针对最小转弯半径r的Reeds-Shepp追捕者，研究全向逃逸者从其前向锥形视野中逃逸的最短时间问题。在速度比ν与锥半角满足sinα<ν≤1的慢速或等速情形下，用Isaacs特征线构造解并以反馈形式验证，逃逸时间为一个标量方程的首个根。采样保持反控制表明该逃逸时间在除角点外的各状态均为非预期策略下的博弈值，角点处追捕者策略值为无穷。
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UMI 手套新方案：单个头戴相机完成无电子手套的标注与观测
Yosub Shin 等人提出用单个头戴相机（122 美元）替代腕部相机和位姿追踪器，通过读取无电子手套（22 美元）上的印刷标记与工作区纸片，从同一帧中解出 6-DoF 夹爪位姿和夹爪开度。
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EchoNav：利用历史观测做证据式BEV补全的视觉导航框架
EchoNav提出一种从短RGB序列预测证据式鸟瞰图（BEV）表示的视觉导航框架，结合时序聚合与占据补全，在最新自车坐标系下生成局部地图，无需深度或相机位姿输入，也不做显式几何变换。
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Tactile-ETA：具身任务智能体通过触觉上下文学习完成精细操作
Yubang Wang 等提出 Tactile-ETA，将触觉经验以上下文学习方式注入具身任务智能体，在不更新模型参数的情况下完成精细操作。系统把专家演示中的机器人运动与相机视图、双侧触觉观测配对，保留运动起止触觉图像并在触觉变化明显时加入两个相邻时间点。
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ThERMO 用热成像闭环优化速度，提升自主肿瘤切除精度
研究团队在 arXiv 发布 ThERMO，一种基于实时热成像的闭环速度优化算法，用于 UR10e 机械臂 ASTR 系统上的自主电外科手术。在离体猪组织实验中，ThERMO 相比两种固定速度方法将热损伤降低最多 52%、切割精度提升最多 59%，并保持任务完成速度，且无需数据驱动训练或迭代调参。组织学分析用于检测细胞层面的热损伤范围，3D 摄影测量用于验证切缘精度。
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SynCalib 提出外参可控合成框架，缓解 LiDAR-相机标定的数据集捷径问题
SynCalib 提出一种面向 LiDAR-相机标定网络训练的数据生成框架，通过外参可控的合成数据缓解训练数据外参多样性不足带来的数据集捷径问题。该框架利用带深度真值的全向图像数据集，在严格外参约束下合成多模态标定数据。
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OmniVLoc：面向全景相机的拓扑度量视觉定位系统
OmniVLoc 是面向全景相机的环绕视觉定位系统，基于拓扑度量框架，结合全局场景识别与单目深度估计，通过求解尺度感知位姿图并进行球面光束法平差恢复查询帧的度量级位姿。系统还设计了分层校验机制，在不同阶段过滤错误输出以提升鲁棒性。作者称在公开数据集和自建数据集上的实验验证了其精度与可靠性，源码和数据集将在论文发表后公开。
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异构多机器人任务分配中的机器人-任务适配性评估方法比较
研究比较了10种确定性方法和2种基于LLM的变体，涵盖规则、相似度、需求导向、模糊与语义方法，评估异构多机器人任务分配中机器人-任务适配性的打分、排序、可行性与最优机器人选择。在相同场景下各方法常给出不一致结果，通用相似度指标可能违背单侧需求满足解释下的预期性质，LLM打分还引入随机性与语言敏感性。结果表明适配性应作为显式建模选择，在分配前考量其假设、鲁棒性与决策后果。
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研究评估具身视觉语言模型的社交推理能力
研究在真实人机社交交互基准SHREC上评估Gemini Robotics-ER，并与已发表的通用VLM基线比较。Robotics-ER在错误与能力检测上优于GPT-4o-mini，但在详细社交属性判断上表现更差；增加一帧视觉信息对其中一项任务有帮助，对另一项则有损害。
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基于Boston Dynamics Spot的自主砌砖概念验证系统
论文提出一套用加装机械臂的Boston Dynamics Spot四足机器人自主堆叠砖块的概念验证系统，在供料区与装配区之间依靠AprilTag定位和autowalk任务导航。
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DA-KCF：面向空间变化风场的四旋翼扰动感知Koopman模型预测控制
研究提出扰动感知的Koopman控制族（DA-KCF）框架，在部署时保持离线辨识的标称模型固定，仅用轻量残差集成从因果状态-指令-状态转移中在线学习低维扰动修正，并接入MPC沿预测时域评估修正量。
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AIM：通过动作影响力最大化训练可控世界模型
论文提出 Action Influence Maximization（AIM）算法，主动采集训练数据以提升数据集的动作影响力，从而改善动作条件世界模型对指令的响应。
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Refuses When Asked, Complies When Acting：为机器人控制循环增加运行时安全检查
Arnav Grover 的预印本论文指出，GPT-6 Astra 通过 Inspect Robots 框架控制低成本 SO-101 机械臂执行三项危险常识明确的家庭任务时，15 次试验中拒答率为 0%，每次都尝试了危险动作，并在 27% 的试验中完成了危险动作。
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机器人辅助头部稳定控制的人机交互工作空间确定
一项人体志愿者研究使用6自由度Stewart平台机器人表征头颈系统的生物运动学工作空间，为精准头部稳定中的人机交互建立基础数据。该研究面向集成实时光学运动跟踪的6自由度机器人头部固定器，旨在无需物理约束即可动态补偿头部运动，替代刚性立体定向框架和热塑面罩等侵入性方法。
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四足飞行机器人通过分离控制收缩度量实现多模态控制
作者设计并运行了一种多模态四足飞行机器人，用控制收缩度量（CCM）构建统一控制框架。研究离线分别搜索行走与飞行的域特定收缩度量，再通过在线基于能量的CLF QP统一，实现跨域控制分配，并在仿真中展示。实验验证了硬件的机械可行性和推进器辅助小跑范式，作者称实验稳定性支持将该框架部署到多模态操作。
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RadGeoLoc：用粒子滤波实现雷达对卫星影像的地理定位
RadGeoLoc 提出用学习观测模型将旋转雷达测量对齐到卫星影像，实现不依赖 GNSS 的定位。方法用雷达里程计传播粒子滤波生成候选位姿，再由观测模型给出似然；雷达表征经掩码重建预训练。作者在覆盖城市与越野的 8 个数据集、31 条路线上评估，并利用同一路线 13 个月的重复穿越考察天气变化下的鲁棒性。
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VLA模型失败归因：去除视觉损坏会带来什么改变
论文研究视觉语言动作（VLA）模型的失败归因问题，即判断去除某个视觉损坏是否会让当前回合受益，而非仅检测损坏是否存在。作者提出因子化风险模型，分别学习场景与损坏的表示，从当前图像和任务指令出发通过潜在干预估计去除收益，无需配对干净图像或额外反事实 rollout。
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