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面向远程操作共享自主的意图信息模型预测控制
论文提出一种共享自主仲裁策略，利用多模态意图推断所得信念分布的熵动态调整自主等级。人类意图用动态贝叶斯网络建模，依据遥操作中操作者实时注视数据和机械臂运动更新目标信念，再将人类输入与自主控制的融合表述为模型预测控制问题，实现从直接遥操作到完全自主的连续过渡。
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SurGPT：用于机器人手术技能评估与手势识别的多任务基础模型
作者提出 SurGPT 基础模型，可自动分析达芬奇手术机器人视频，同时完成手术任务分类（打结、穿针、缝合）、标准化技能水平评估和手术手势自然语言描述三项任务。模型结合视觉编码器与 transformer 架构，用位置编码建模时序、注意力机制整合时空特征，并以自适应不确定性加权进行多任务学习。在达芬奇技能模拟器数据集上，作者称其在手术任务识别上达到当前最优表现，技能评估结果与专家评价相关。
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RCRA：按行人反应性调节残差自适应的导航框架
作者提出 RCRA 在线自适应框架，依据估计的行人反应性调节冻结保守导航策略周围的残差。基于 Transformer 的反应性估计器在仿真中比假设行人目标已知的贝叶斯基线场景平均准确率提升 12.62 个百分点。在每场景成功率均超过 90% 的基线中，RCRA 相对保守骨干网络将场景平均路径长度缩短 16.7%，相对随机训练基线缩短 7.3%，平均成功率比反应性训练策略高 14.88 个百分点。
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T(R,O) Grasp++：面向杂乱环境的跨本体灵巧抓取基准与扩散框架
作者提出 T(R,O) Grasp++，一个面向杂乱环境的跨本体灵巧抓取合成扩散框架，并构建约 0.5B 条抓取标注、覆盖八种灵巧手和约 5 万物体的仿真基准。实验称该模型在八种灵巧本体上平均成功率达 88%，推理时延仅 0.3s，推理样本效率提升 10 倍以上。该工作为预印本，结果基于仿真实验。
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AeroDASH：面向无人机连续飞行的异步视觉-语言-动作控制框架
AeroDASH 是一个面向无人机连续语言条件飞行的异步 VLA 框架，通过 B 样条策略监督微调与轨迹融合处理机载推理延迟造成的轨迹错位。在 UAV-Flow 测试集上，其成功率为 76.56%，分别高出 OpenVLA-UAV 和去掉 GRPO 的 AeroDASH 38.1 和 20.1 个百分点。
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Energy Score 稳定的注意力混合密度策略：面向多模态机器人运动的轻量方法
作者提出一种用 Energy Score 训练的注意力混合密度策略，将未来视觉运动轨迹表示为显式概率分布，单次前向即可输出高斯混合参数，以避免 MDN 奇异性和梯度尺度不稳定。在 8 自由度机械臂上，该方法生成不同的避障轨迹并稳定避障学习；在随机移动物体抓取任务中，其在若干未见条件下比 Diffusion Policy 高 15-25%。
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面向地面机器人的动态相机-IMU外参标定视觉惯性里程计
针对传感器刚性安装假设限制视觉惯性里程计适应性的问题，该研究提出基于Denavit-Hartenberg约定并引入机器人运动学模型的动态相机-IMU外参标定方法，配合两步初始化策略估计初始关节角，实现时变外参的在线估计。仿真实验显示该框架可适应相机-IMU外参变化并保持有竞争力的定位精度。
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TILDE：从具身基础模型进行教师闭环蒸馏
TILDE 提出一种从预训练具身基础模型向未做动作预训练的策略迁移能力的蒸馏框架，结合学生状态上的在线蒸馏与教师执行恢复轨迹的学习。其 AutoDAgger 用机器人奖励模型监测任务进度并触发教师介入，无需人工监控或操控，恢复轨迹采集速度比人类在环方法快 2 倍以上。在三个真实世界任务上，TILDE 的任务表现最高为行为克隆的 4.1 倍，并支持跨架构蒸馏。
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LateMatch：将跨图交互后置以缓存匹配，提升视觉定位效率
LateMatch 提出可缓存图像匹配范式，把现有深度特征匹配器的跨图交互推迟到网络最后几层，将单图内处理隔离为可离线缓存的 Context Blocks，在线只执行少量 Interaction Blocks。
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HumanoidPose：仅凭视频估计人形机器人全身位姿
Jiaxi Jiang 等提出 HumanoidPose 框架，把视觉当作本体感知，仅从视频恢复人形机器人在世界空间中的全身关节配置。该方法将预训练人体姿态特征与机器人运动学结合，并把人体动作重定向到十六种人形机器人本体，从而完全用合成数据学习；还通过自训练利用无标注在线视频训练 2D 机器人姿态检测器。
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The Bitter Lesson Comes to Robotics：九款前沿多模态语言模型直接控制真实机械臂的评测
一篇 arXiv 预印本在 RoboDojo 的六项操作任务上评测了九款前沿多模态语言模型，让它们直接控制真实机械臂。作者称这是首次在物理硬件上对广泛前沿模型做统一操作任务比较，结果显示这些模型能完成多种操作任务，但精度和效率尚不足以在实际动作预算内完成。2026 年 7 月至 10 月间基准性能对应 53.9 天的翻倍周期，最佳执行速率提升 4.4 倍，最低执行成本下降 6.2 倍。
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GOFusion：面向自主机器人导航的实时高斯-占据子图融合系统
GOFusion 是一个面向自主机器人导航的实时视觉建图系统，将高斯图元锚定到局部占据地图，同时为路径规划提供空间感知和高保真外观。系统基于视觉-惯性 SLAM 的位姿估计与局部占据地图构建 3D 高斯地图，并把 3D Gaussian Splatting 优化限制在活跃子图内以约束 GPU 显存占用。
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DexGraspFlow：融合运动学拓扑的跨本体灵巧抓取生成框架
DexGraspFlow 提出一种条件式连杆级 SE(3) 流匹配框架，将几何关系与运动学拓扑结合用于跨本体灵巧抓取生成。该方法在三种机器人手、30 组物体-手配对上的平均仿真成功率为 95.33%，含逆运动学的平均生成延迟比一个先进基线低约 49%。作者还报告了对七种去指变体的零样本适应与手掌朝向控制，并在部署手型的 100 次实机抓取试验中取得 91% 成功率。
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基于ROS的AI辐射分类：七种放射性同位素识别节点
研究开发了两个ROS节点用于区分七种放射性同位素，模型训练节点采用梯度提升分类器，在留出测试集上报告总体准确率95%。演示中将C12137辐射探测器模块搭载于Jackal UGV，由操作员接近不同辐射源采集数据。
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Structure over Reasoning：用小视觉语言模型实现统一零样本导航
论文提出 Structure over Reasoning 零样本视觉语言导航智能体，让小型视觉语言模型每步只回答方向、是否停止等感知问题，再由鸟瞰语义场、骨架图和两阶段终止器把答案转成路线与终点。
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Skill-RSI：冻结可移植操作技能，并考察递归自我改进的作用
研究提出 Skill-RSI，让强通用模型仅在离线阶段编写、运行、诊断并修复仿真中的操作技能，冻结后的技能以代码形式运行或由廉价调用器读取描述执行。
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LENS：面向机器人的 FPGA 边缘场景记忆与神经渲染系统
LENS 是部署在 AMD KR260 上的边缘场景记忆加速系统，将 ACEsplat 式场景坐标回归与 3DGS 渲染搬到低功耗 FPGA/ARM 平台。
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VLA-Rolling：复用动作尾部以减少去噪步数并提升控制
VLA-Rolling 提出一种轻量推理框架，通过动作尾部继承、逐动作置信度估计和置信度引导的重加噪与去噪预算分配三阶段复用动作尾部，底层 VLA 保持冻结。
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学习航点与通过事件：去中心化多四旋翼轨迹规划框架
该论文提出一种学习与优化结合的框架，为独立求解的四旋翼规划器预测空间航点和有序通过事件。各机共享同一物理时间网格，中间事件由网络固定，终端进度在本地优化，可微序列凸规划纳入刚体动力学与旋翼推力约束，并通过生成轨迹训练两个网络。
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研究提出 NGC：潜世界模型应沿潜流形距离规划
针对 LeWM 等潜世界模型用欧氏距离搜索动作序列的做法，作者发现该假设只在目标附近成立，远处 L2 代价会形成虚假低代价盆地困住规划器。作者据此提出 Neighborhood Graph Cost（NGC），在训练潜变量构建的互近邻图上计算最短路径距离，只改终端代价且无需重训。
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Dubins追捕者对未知逃逸策略的有限时间捕获
针对平面追逃问题，Dubins追捕者需捕获可瞬时改变航向的慢速一阶点质量逃逸者。研究提出单增益转率反馈律，给出保证有限时间捕获的显式容许增益区间，并导出捕获时间上界及增益区间非空所需的转向权限。进一步导出仅由追捕者参数计算的速度上限，低于该上限时在最大允许增益下保证成立，数值仿真验证了有效性。
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基于混合现实的半自主机器人遥操作系统用于精细双臂任务
研究提出一套基于混合现实头显的可扩展半自主机器人遥操作系统，用于在机器人上采集示范数据。系统自主执行大部分任务轨迹，操作员只在关键阶段做微调，以减少大规模数据采集中的操作负担。作者在高精度精细双臂销孔装配任务上采集数据并训练模仿学习策略，称以更低的数据采集投入获得可用于训练全自主执行策略的高质量示范。
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DreamCan：用稀疏视觉规划衔接视频模型与机器人操作策略
DreamCan 提出一种分层策略，用预训练视频模型改造的高层规划器生成稀疏视觉子目标，再由低层视觉运动策略执行，从而把视频模型的可执行性约束进规划。作者从无动作的离线机器人视频中估计子目标的可达性与任务效用，并用动态规划自动选取子目标序列，无需人工标注。
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