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。
推荐理由：论文给出约5亿条抓取标注的仿真基准与跨八种灵巧手的扩散抓取框架，可用于比较杂乱场景抓取方法。
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与机器人感知、决策和物理交互直接相关的仿真进展
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arXiv · cs.RO精选AI 评分6969
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 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。
推荐理由：论文把高斯图元锚定到局部占据地图，并用在线Fisher近似驱动剪枝与下一最佳视角规划，可供自主导航与建图研究参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 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。
推荐理由：论文把运动学拓扑引入跨本体灵巧抓取生成，并给出三种手、30 组手物配对的仿真结果与实机试验。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 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。
推荐理由：论文提出冻结技能加廉价调用器的复用路线，并给出编译成本、失败任务与隐藏布局上的对照数据。
Boston Dynamics Blog精选AI 评分7272 
Boston Dynamics 发布 Atlas 新一代 13 自由度机械手
Boston Dynamics 发布 Atlas 机器人新一代手部，自由度从上一代 GR2 的 7 个提升到 GR3 的 13 个，采用四指设计并取消小指。新手指尖和手掌覆盖密集压力触觉传感器，尺寸接近偏大的人手，强度与上一代相当，可搬运装载 100lb 以上的迷你冰箱。
推荐理由：Atlas 新一代手把自由度、可仿真性和工具使用能力放在同一套设计取舍里，可与上一代七自由度手直接对照。
Hugging Face · 机器人与开源研究精选AI 评分8282 NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams 实时生成式手术机器人模拟器
NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams，一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式模拟器，将 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果少步学生模型，并通过 FlashDreams 推理库在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 上运行。
推荐理由：NVIDIA 把手术世界模型蒸馏成实时闭环模拟器，给出从约10帧到约160帧的推理提速路径。