ScheduleGen：面向多臂模仿学习的技能调度演示生成方法
ScheduleGen 是一种面向多臂机器人模仿学习的规划与调度算法，用于从少量源演示合成新演示并规避多臂约束带来的不安全行为。在 28 个仿真任务变体（含 7 个外部 RoboDojo 任务）上，其平均数据生成成功率为 79.6%，训练出的策略平均成功率为 65.5%，优于所对比的数据生成基线。
推荐理由：论文提出面向多臂约束的演示生成规划与调度算法，并在仿真与真机迁移任务上给出成功率对比。
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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6060 arXiv · cs.RO精选AI 评分6565 Language-Grounded Force/Torque Pretraining 用于外接触感知
作者提出用仿真抓放交互生成的监督，将双侧六轴力/力矩历史与冻结语言空间对齐，预训练为语义结构化的物理表征。在仿真未见物体上，该表征支持以文本原型读出机器人动作、物体重量和抓取交互；在实机放置任务中，无需更新编码器、仅靠无标签校准即可识别接触与支撑状态，表现优于垂直力符号反转规则基线。对于预训练中未出现的连接器插入事件，低秩适配相比从头训练提升了数据效率。
推荐理由：论文把双侧六轴力/力矩历史对齐到冻结语言空间，为外接触感知提供可复用表征，并给出仿真与实机放置、连接器插入的验证路径。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 OpenFlyV2：面向空中感知与导航的机载视觉-语言-动作模型
OpenFlyV2 是一个统一的机载视觉-语言-动作架构，用共享视觉-语言表征在单一模型中支持语义理解、语言定位感知、空间推理与连续空中控制。紧凑动作专家将多模态上下文转为短时域航点，运动感知时序记忆与动作先验降低闭环执行计算开销；作者构建约 7 万条导航轨迹和 6 万对视觉-语言指令-响应的仿真数据集。
推荐理由：论文给出机载 VLA 在 Jetson Orin NX 上以 10 Hz 闭环飞行、零样本迁移到真实四旋翼的结果，可供比较机载与离板方案。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7575 Catch It All!：灵巧手实现可泛化的动态抓取
Catch It All! 提出面向人形机器人的 sim-to-real 抓取框架，仅用一台自我视角相机即可完成上手与下手抓取，并泛化到未见物体。作者称策略可适应几何形状、可变形性、弹性等物理属性不同的新物体，并通过抓取奖励设计与安全感知课程支持接近硬件极限的高频动作执行，包括低至 5 Nm 的腕部力矩限制。
推荐理由：论文给出仅用单目自我视角相机、零样本部署于宇树 G1 的抓取框架，可用于比较动态抓取的泛化设定。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 可微仿真训练事件相机避障策略，四旋翼实现零样本实机飞行
研究团队提出基于 CUDA 的事件相机仿真器，将其接入可微仿真管线，使梯度可直接通过可微物理模型回传，从而端到端训练把事件帧直接映射为控制指令的策略，无需中间深度估计。作者在四旋翼上完成零样本实机部署，在有里程计辅助和无里程计两种设置下均实现避障，并覆盖传统相机通常失效的低光条件。该工作为 arXiv 预印本。
推荐理由：论文把事件相机仿真接入可微物理管线，省去深度估计中间环节，并给出四旋翼零样本实机避障结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 QbD-VLA：以任务成功率引导 VLA 模型混合精度量化
QbD-VLA 提出一种任务引导的混合精度量化方法，用短闭环评估中的任务成功率分配权重与激活位宽，并考虑模型组件间的相互影响。实验覆盖四个 VLA 模型和 LIBERO 全部四个套件，权重平均约 4 位、激活少于 6 位时仍保持较强任务表现；在 SIMPLER 上相对均匀量化的增益较小。
推荐理由：论文用闭环任务成功率指导 VLA 混合精度量化，并给出仿真与 Franka 实机上的差异结果，可供关注 VLA 部署成本的研究者参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 TERRA：面向行星漫游车的高效定向探索自适应框架
作者提出 TERRA 在线自适应框架，用奖励加权预测损失修正仿真训练的世界模型，并训练损失预测器估计未来与性能相关的误差位置，以此在 MPC 中引导探索。仿真中，在严重分布外预训练条件下，TERRA 约在五次试验内达到约 90% 爬坡成功率，在奖励、完成时间和首次成功能耗上优于探索基线。
推荐理由：论文提出面向行星漫游车的在线自适应框架，用奖励加权预测损失引导探索，并给出仿真与 ERNEST 实机试验结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6969 约束感知强化学习实现力驱动的钩型连接拆卸
Nadeen Elhadad 等提出约束感知强化学习框架，从接触力在线推断可行的拆卸方向，在机器人无关的物体中心仿真中训练后零样本部署到实机。该方法结合粒子滤波信念提供时序积分的方向信息，在四类真实任务上成功率分别为 100%、100%、90% 和 75%，且每项任务路径效率最高；在空调前盖上相比未使用该信念的策略把成功率从 45% 提升到 75%。
推荐理由：论文用接触力在线推断拆卸方向，并在四类真实任务上给出成功率，可看力觉策略从仿真零样本迁移到实机的做法。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 SaiVLA-JEPA：评估 JEPA 条件下的 VLA 控制中未来隐表征预测
Synthoid.ai 的 VLA Research Team 提出 SaiVLA-JEPA，在 VLA 流策略中接入冻结 V-JEPA 编码器特征，并在 10,030 对 LIBERO-Plus 回合上比较三种设置。
推荐理由：论文在 LIBERO-Plus 配对闭环试验中比较 JEPA 条件与未来表征监督，给出成功率对照与负结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 SkelGG-CNN：骨架引导的机器人抓取自动标注与4-DoF到6-DoF执行
作者提出基于直线骨架的自动标注算法，无需人工干预即可生成双指抓取关键点，并训练出4-DoF的SkelGG-CNN。该模型在Jacquard V1、Jacquard V2和Cornell上分别达到95.42%、96.55%和97.1%的准确率；6-DoF自动标注在GraspNet novel split上平均精度为18.33。
推荐理由：论文提出基于骨架的自动抓取标注流程，并给出4-DoF与6-DoF在公开数据集、仿真和Delta并联机器人实机上的结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8080 ELEVATE：从任务失败中为四足操作机器人自动获取控制器
ELEVATE 框架利用任务程序优化中的持续失败识别缺失的全身控制能力，由编码智能体构建并迭代强化学习问题，验证后的控制器加入能力库并与已有控制器组合重试任务。
推荐理由：论文展示编码智能体从任务失败中自动合成全身控制器的闭环流程，并给出仿真与实机迁移的成功率数据。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 SimRetract：开放手术牵开器接管的零样本仿真到现实迁移
SimRetract 展示开放手术中牵开器接管的零样本仿真到现实迁移，机械臂从外科医生手中接过牵开器并在交接时保持牵开，策略仅用仿真演示训练，无需人类演示或真实世界微调。
推荐理由：论文把零样本仿真到现实的差距拆到具体组件，并给出消融数据，可供做手术辅助操作迁移的研究参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 SKiD-SLAM：面向行星任务的资源感知分布式多机器人LiDAR SLAM及野外部署
SKiD-SLAM 是一套面向行星探测的分布式多机器人 LiDAR SLAM 系统，作者在韩国完成两次野外部署验证。轮式漫游车在济州岛 Majang 熔岩管洞穴探索，四足机器人在涟川 KICT 的行星模拟地形执行陨石坑与岩石科学场景，系统在 250 kbps 机器人间通信预算内完成分布式多机器人 LiDAR SLAM。
推荐理由：报告给出分布式多机器人激光SLAM在250 kbps通信预算下的两次实地部署，可了解行星探测场景的资源受限方案。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8080 LEAP手手内物体位姿到达策略：仿真训练零样本迁移实机并加入残差安全过滤
研究提出一套在仿真中为LEAP手训练手内物体位姿到达策略的方案，无需人类数据，经系统辨识后零样本迁移到真实手，可用动捕或单个腕部深度相机。在4个物体、4800个未见目标、13.3小时实机评测中，基于状态的策略在2厘米和0.4弧度内到达95.2%的目标，叠加可调保守度的学习残差安全过滤器后掉落减少75%，仍到达91.5%的目标。策略还能旋转任意姿态的灯泡、到达分布外目标并承受快速手臂运动与扰动。
推荐理由：论文给出LEAP手在仿真中训练、零样本迁移实机的手内物体位姿到达方案，并量化了安全过滤对掉落率的取舍。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 可微仿真训练四旋翼穿越动态窄缝的视觉运动策略
研究提出一种可微分的移动窄缝建模方法，按到随时间变化的缝隙平面的有符号距离对居中、对齐和平滑碰撞项进行门控，把稀疏的穿越事件转化为稠密的路径目标。该方法被整合进一个从随机初始化单阶段训练的视觉特征到指令策略，无需教师、规划器或蒸馏。
推荐理由：论文用可微仿真把穿越动态窄缝的稀疏事件转成稠密路径目标，并给出仿真与实机成功率对比。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8383 无渲染事件帧仿真加速自主机器人导航强化学习
研究提出一种解析事件仿真器，直接从场景几何与自运动合成事件流，无需视觉渲染，单 GPU 生成 64x64 事件观测耗时 17 微秒，比先进渲染管线快 400 倍以上。
推荐理由：论文给出不依赖渲染的事件流仿真方法，并附实机飞行结果，可用于比较事件相机导航的训练效率与部署路径。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6464 StabBot 用学习立体视觉与残差强化学习实现机器人管道对扣
StabBot 机器人管道对扣系统结合摆锤卡尔曼滤波、ResNet-18 关键点网络与残差强化学习策略，在 200 组随机作业中全部完成对扣，传统固定导向器为 74%。
推荐理由：论文给出管道对扣机器人在缩比仿真中的成功率与接触力对比，可用于了解学习策略与视觉定位在对接任务中的组合方式。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 PhysLadder 发布分层仿真-实机匹配基准，测试 GPT-6 Astra 接触密集操作能力
研究团队提出 PhysLadder，一个用于评估接触密集操作物理交互能力的分层仿真-实机匹配基准，包含 16 项家务任务，分为接触选择与几何对齐（L1）、持续接触下的力调节（L2）、接触重构与力调节协同（L3）三个累积层级。
推荐理由：PhysLadder 用仿真与实机匹配的 16 项家务任务分层测试接触密集操作，给出 GPT-6 Astra 逐级成功率，可作为比较模型物理交互边界的基准参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 AuRA：通过自主机器人交互从原子到比特重建数字孪生
AuRA 是一套自动化机器人交互与数据准备系统，用于数字孪生重建，结合执行感知抓取选择、由机器人状态推导的夹爪运动测量以及配准的交互前几何与外观先验。在 13 个可变形物体上，AuRA 将每个成功重建资产的主动人工投入和实际采集时间分别减少 88.5% 和 55.4%。
推荐理由：论文给出自主采集机器人交互数据重建数字孪生的流程，并对比人工采集的耗时与重建指标。
智元机器人精选AI 评分7272 
智元机器人发布 Genie Studio 2.0，打通模型开发、任务编排与车队运营
智元机器人发布 Genie Studio 2.0，这是一个用于开发、部署和运营具身智能应用的一体化平台，由 Flywheel、Agent、Monitor 三个模块组成，覆盖数据采集、模型训练、评估、推理、任务编排与车队管理。
推荐理由：官方披露平台三个模块与常州、PIA、龙旗、广州地铁等落地项目，可了解具身应用从数据到车队运营的工程链路。