EAST：通过数字孪生系统化故障注入测试具身AI安全性
EAST 是一个数字孪生框架，把有文献依据的安全证据转化为覆盖感知、指令、环境、动作和时序的故障注入测试，并配有专家评审的安全故障分类和八个可执行算子。
推荐理由：该预印本提出把安全证据转成可执行故障注入测试的数字孪生框架，并给出在六项操作任务上的覆盖与有效性数据。
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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6363 arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 ScheNav：示意地图引导的目标物体导航框架
ScheNav 是一个示意地图引导的闭环具身导航框架，通过 SchemaField 空间模块把粗略示意引导与累积观测融合，预测空间价值场并据此做探索和停止决策。
推荐理由：论文给出从2D平面图生成导航训练环境的数据管线与闭环框架，可用于比较示意地图引导的导航方法。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 AdaPolicy：用下一动作块预测构建动作驱动的前瞻机器人策略
AdaPolicy 提出一种动作驱动的前瞻策略框架，通过级联的下一动作块预测让在线策略获得隐式前瞻，训练时无需未来观测编码，推理阶段零额外开销。方法由在线动作头同时输出当前动作块与演化隐状态，再由级联展开动作头预测下一动作块，并将损失回传至该隐状态。
推荐理由：论文提出仅用动作信号做下一动作块预测来获得前瞻表征，训练无推理开销，并在仿真与实机任务上报告增益。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 Cut a Wall, See a Wall：建筑机器人遮挡点云感知中的身份替换问题
论文研究建筑机器人点云分割在测试时遇到整区域遮挡时的表现，发现网络不只是漏检被遮挡构件，而是把它们重新标注，且错误集中到单一汇类。固定合成布局下该汇类吸收最多70%的测试点，随机布局下汇类转移到楼梯，预测占比为真实份额的4.5-5.4倍（三个训练种子），基线mIoU降至0.15-0.27（固定）和0.36-0.72（随机），单个测试集最多有269个完整物体消失。
推荐理由：论文揭示遮挡下点云分割会把整块构件错标为同一类，并给出几何特征补丁的对比结果，可供建筑机器人感知参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 RoboWorM：评估具身视频世界模型的运动真实性、一致性与加速影响
RoboWorM 是一个面向部署的视频世界模型基准，利用机器人运动学树和固定相机配置等硬件先验，系统考察结构与时空保真度。该基准汇集单臂、双臂和人形形态的 1,605 条 episode，覆盖单视角与多视角下的马尔可夫及长时程非马尔可夫任务。
推荐理由：该预印本提出面向机器人视频世界模型的部署感知基准，并给出不依赖VLM的运动学与多视角几何一致性指标。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 POD-RoPE：面向具身智能的物理观测分布旋转位置编码
POD-RoPE 将 token 的观测足迹表示为相机中心、视线方向和采样时间上的分布，用期望旋转编码分布间相对关系，分布退化为单点时即还原逐点 RoPE。该方法在 Fast-WAM 上把 RoboTwin 2.0 全部 50 个任务的平均成功率从 91.83% 提升到 92.88%，在 Sharpa North 的两个实机任务上从 32.5% 提升到 52.5%。
推荐理由：论文提出以物理观测分布编码位置的方法，并在仿真与实机操作任务上给出成功率对比和推理速度数据。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 Open-World Law-to-Action：用视觉语言先验与触觉推断隐藏物理
Mohamed A. Mabrok 提出 Open-World Law-to-Action（L2A），由视觉语言模型为每个可动部件提出运动方式、运动定律项和可能的锁定因素，再以带下限的先验形式交给触觉在线修正。
推荐理由：论文把视觉语言先验与触觉在线辨识结合，给出仿真中未见场景的任务完成率对比，可用于了解开放世界操作中的物理推断思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 WorldFailBench 发布：评测世界模型能否理解机器人策略失败
研究团队提出 WorldFailBench，用于检验世界模型能否忠实模拟机器人策略的失败方式与失败阶段。该基准包含失败原因、失败阶段和失败边界三项测试，覆盖 LIBERO 与 RoboTwin 仿真环境中的操作任务，以及 G1 人形机器人在真实世界执行的操作任务。对七个世界模型的实验显示，它们在理解策略失败方面存在明显差距。
推荐理由：该基准把世界模型对策略失败的模拟拆成失败原因、失败阶段与失败边界三项测试，可用于比较其作为策略评估器的可靠性。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 模块化感知-预测-规划流水线实现可解释避撞与可行性保证
研究提出一种模块化感知-预测-规划流水线，将不确定性以结构化、可解释的量在模块间传递，在上游消解碰撞概率并构造凸安全集，使规划器每个周期都能给出有保证的可行解。
推荐理由：论文把碰撞概率与求解可行性解耦，并给出蒙特卡洛对比和 Jackal 实机部署，可供规划器设计参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 SceneBloom：面向具身学习的智能体室内场景生成框架
SceneBloom 是一个结合视觉布局采样与契约引导 3D 编译的智能体框架，用于生成逼真、多样且可直接仿真的室内环境。其分层采样器利用扩散先验在功能区内生成家具布局，编译器再依据提案中提取的关系进行几何拟合与局部位姿修正。
推荐理由：论文提出用智能体框架生成仿真就绪的室内场景，并给出与真实房间分布及导航策略迁移的对比结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 SMM-AC：正则化强化学习改善仿真到现实的迁移
作者提出正则化强化学习算法 Soft MellowMax Actor-Critic（SMM-AC），基于 soft mellowmax 值函数，并研究常用 RL 算法在仿真到现实迁移中的表现。
推荐理由：论文提出基于 soft mellowmax 值函数的正则化 RL 算法 SMM-AC，并在实机上与 PPO、SAC 等基线对比迁移鲁棒性。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 Natural-Language to Nav2：面向代价地图导航的自然语言策略接口
论文提出面向 ROS 2 Nav2 的自然语言策略接口，由本地大语言模型把操作员指令转成 JSON 策略，指定目的地、空间约束和时间或事件条件，再经确定性检查与三个代价地图适配器接入现有导航栈，不改动规划器与控制器。
推荐理由：论文给出自然语言到 Nav2 策略的接口与验证数据，可供比较语言指令如何接入现有导航栈。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 OWLS：面向零样本漫游车导航的开放世界语言条件速度场
作者提出 OWLS（开放世界语言条件速度场），直接在一张单目图像的视觉语言模型稠密特征图上规划，无需任务训练、地形标注或持久地图。方法用可通行地形描述提示视觉语言模型为每个像素打分，将分数投影到地面并经两次形态学操作适配平台，作为最小时间规划器的速度场，使地形外观与障碍间距共同塑造轨迹。作者在室内与越野的实体漫游车、200 个程序生成地形上的仿真火星与月球漫游车以及真实行星影像上进行了评估。
推荐理由：论文把开放词汇视觉语言模型的逐像素地形评分接入最小时间规划器，为无地图、仅靠单目相机的越野导航提供了一条可迁移思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 延迟随机化扩大学习型人形运动跟踪器的延迟裕度
研究在24关节人形机器人上训练运动跟踪策略，并在独立CPU MuJoCo测试环境中评估指令延迟的影响。训练随机化下每个策略在30次试验中至少26次完成动作，但加入40毫秒恒定延迟后平均存活率降至15%（0%–45%），延迟裕度仅20–30毫秒。
推荐理由：论文用独立仿真测试量化了训练时随机化指令延迟对人形机器人运动跟踪策略延迟裕度的影响，并给出延迟范围应按实测延迟设定的建议。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 RoboCode：学习可复用动作基元的机器人操作策略
RoboCode 提出一种共享软门控动作基元接口，把动作块表示为多个学习基元的软组合，而非单一离散编码。该接口在多个任务的动作块上学习后冻结，再训练任务特定的状态编码器映射到共享潜空间。在五个 ManiSkill 操作任务上，动作块平均重建 MSE 为 0.0187，闭环平均成功率为 75.6%，高于 ACT 的 68.8% 和 Diffusion Policy 的 41.6%。
推荐理由：论文提出跨任务共享的软门控动作基元接口，并在五个 ManiSkill 任务上给出重建误差与闭环成功率对比。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 arXiv 论文研究月面机器人集群的涌现式协同保温
arXiv 论文研究月面机器人集群能否以自身成员作为热屏蔽，用强化学习训练一套由二十台机器人共享的策略。策略只在月夜结束时收到一次奖励，即最冷五台机器人的平均温度，奖励不含位置、间距、暴露或运动信息，集群仍涌现出聚集和在外围与核心间轮换两种行为。
推荐理由：研究用单一末端温度奖励训练共享策略，让二十台机器人自发形成聚集与轮换行为，并给出与静止抱团及物理下界的能耗对比。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 WorldMirror：从野外机器人演示生成可交互仿真世界的智能体框架
WorldMirror 是一个智能体式 real-to-sim 框架，可从野外机器人演示构建可交互数字孪生。它把 real-to-sim 构建表述为可执行世界程序的迭代精炼：编码智能体分解场景、规划重建步骤并调度图像与 3D 生成工具，再通过验证反馈修正程序。在 DROID 上的实验显示，该框架能重建视觉忠实、几何一致的可交互世界，并保持所记录机器人轨迹的物理有效性。
推荐理由：论文把野外机器人演示转成可交互仿真世界，其世界程序迭代修正思路可供仿真数据构建参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 OpenTac 发布可定制三维触觉皮肤及配套设计生态
OpenTac 提出一种可定制、可扩展的电阻式触觉皮肤及全栈生态，通过结构化可变形覆盖层把切向载荷转为空间变化的压力分布，相邻 taxel 的差分响应可解码局部剪切向量，共模响应编码法向力。
推荐理由：论文给出可定制电阻式触觉皮肤的设计工具与配套生态，并在四种真实机器人本体上验证三维触觉反馈控制与策略学习。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6666 Progress Probes P²：面向VLA模型的轻量运行时监测方法
作者提出Progress Probes P²，在演示数据上对VLA策略激活训练线性探针来估计任务进度，并标记偏离预期进度的执行。在开源VLA π0.5及仿真和真实世界操作任务实验中，该方法在任务失败检测上不逊于或优于基于VLM的监测器和需要失败数据训练的方法。研究据此认为，对VLA内部做简单探针即可构建运行时监测器，无需外部基础模型。
推荐理由：论文用VLA自身内部激活训练线性探针做运行时进度监测，为免外部基础模型的失败检测提供可比较方案。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 WarpWeaver：面向多机器人协调的去中心化实时规划协议
论文提出去中心化实时规划器 WarpWeaver，通过分散式列生成让多机器人协商共享空间租金，在静止时给出近最优协议认证。在 Dynobench 仿真中，其总行程时间较集中式离线规划器最多降低 22%，较去中心化实时基线最多降低 37%，在图连通性任务上成功率接近任务专用规划器的两倍。六台机器人机载规划的硬件实验表明该协议具备实际可实施性。
推荐理由：论文提出多机器人去中心化实时规划协议 WarpWeaver，并在仿真与六机器人实机上给出与集中式离线规划器的对比结果。