I Won't Know Until I Try：面向长程操作的交互式信息获取规划框架
Linfei Yuan 与 Rachel Holladay 提出一个任务与运动规划（TAMP）框架，将任务导向的交互式信息获取与规划执行交错结合。该框架基于 PDDLStream 乐观地规划交互动作，在执行中验证结果，并保留仍适用的动作、只重规划继续执行所需的连接。
推荐理由：论文把交互式信息获取动作纳入TAMP规划，并在执行中验证结果、保留可用动作重规划，为长程操作的不确定性提供可迁移方法。
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机械臂 最新动态
与机器人感知、决策和物理交互直接相关的机械臂进展
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arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 RoboLongR：因果一致奖励引导机器人逐步掌握长程操作
RoboLongR 是一个离线到在线的框架，通过学习依赖历史的奖励引导策略适应新任务，核心目标是让奖励进度与执行历史支持的前置条件保持因果一致。方法采用阶段打乱监督、循环记忆和两轮训练，并以稀疏终端反馈触发对重复高分失败的纠正。
推荐理由：论文提出以因果一致性约束长程操作奖励学习，并给出仿真与实机成功率对比，可用于比较长程任务奖励设计。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8282 从徒手演示到自主机器人超声：解剖锚定学习框架
研究提出解剖锚定的模仿学习框架，将解剖引导的探头放置与学习式超声导航结合，用于自主机器人超声扫描。该框架先由外部视觉确定任务相关的解剖起点并建立初始探头位姿参考系，再由基于流的策略根据锚点相对位姿、超声图像、探头相机视图和接触力生成扫描动作，终止头预测任务完成。
推荐理由：论文给出解剖锚定的模仿学习框架与手持采集平台，并在16名未见参与者上报告成功率与跨机器人迁移结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6565 DynaSlots：面向机器人操作的槽位级 3D 动态预训练框架
DynaSlots 是一个无需动作标签的 3D 动态预训练框架，将每帧点云分解为少量时序一致的 slot，并在 slot 级别而非场景级别建模动态。它通过时序 slot 传播模块保持跨帧分配一致，用逆动力学模型从特征差异中提取每个 slot 的隐动作，再由扩散式前向动力学模型配合自监督交互头预测各 slot 未来状态。
推荐理由：论文把场景级动态预训练拆成逐 slot 建模，并在仿真与 RealMan RM65-B 实机上对比场景级基线。
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6363 几何感知强化学习用于紧身可穿戴物插入任务
研究将机器人辅助穿衣表述为几何感知插入问题，用身体部位与衣物开口的空间关系替代完整可变形物体状态，并提出结合分阶段课程与逐指插入软门控的强化学习框架。训练后可变形评估中完整方法成功率为84.7±1.2%，消融显示插入门控贡献最大，叠加课程后得分最高。在假人手模型上，同一完整策略于实机20次试验中成功15次。
推荐理由：论文把穿衣任务建模为几何感知插入问题，并用消融实验定位插入软门控与课程学习的贡献。
北京通用人工智能研究院精选AI 评分6363 北京通用人工智能研究院提出TacEP触觉引导定位框架，用于高精度机器人轴孔装配
北京通用人工智能研究院团队提出触觉引导探索与定位框架TacEP，将单目视觉估计与基于视觉触觉传感器的高分辨率实时探索结合，用于机器人轴孔装配中的目标孔位精确定位。
推荐理由：论文给出视觉与触觉融合的孔位定位框架，并在实机上用五类连接件测试，可作为高精度装配的对照参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7777 FORCA：面向接触密集机器人操作的力感知编码智能体
FORCA 是一个以视觉观测和腕部力/力矩测量为输入、为接触探测与力响应运动编写 Python 程序的编码智能体，无需演示、任务特定训练或仿真。它在五次实机任务中覆盖三类接触密集操作：提升操作精度、适应物体或表面属性变化、在表面变化与物体运动下调节接触。与同一智能体的纯视觉版本相比，FORCA 提升了抓取精度和任务成功率，并减少了擦拭与剥离中的接触丢失。
推荐理由：论文展示编码智能体如何结合腕部力/力矩反馈改写接触操作程序，为力感知策略提供可迁移的闭环思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 FocusVLA：用未来意图引导动态视角路由的 VLA 框架
FocusVLA 提出一种阶段感知的多视角路由框架，从历史动作预测未来交互意图，并据此在动作生成过程中动态调整全局与局部视角的依赖。作者称现有 VLA 模型在多视角输入下持续依赖腕部视角、缺乏跨操作阶段的视角切换能力。
推荐理由：论文指出已有 VLA 模型过度依赖腕部视角，提出按任务阶段动态路由全局与局部视角，并在仿真与实机给出对比结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 Soft-Object World Model：面向双臂软体衣物操作的上下文学习世界模型
作者提出 Soft-Object World Model，用 transformer 骨干在大规模仿真软体交互数据上训练，通过上下文学习从变长部分点云历史推断潜在形状与材质线索，实现生成式全状态估计和动作条件动力学预测。
推荐理由：论文提出用上下文学习从部分点云历史推断软体衣物形状与材质，并跨本体泛化，为软体操作的世界模型路线提供参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6161 TEAR：面向机器人操作的任务证据控制权路由框架
TEAR 是一个可在机器人端部署的框架，在人类遥操作与本地自主之间分配控制权，依据网络状态证据和任务语义证据决定何时切换。作者称在动态网络条件下的仿真与实机试验中，TEAR 的任务成功率接近纯遥操作，同时把遥操作限制在 19.8%–27.4% 的控制步数内，在其设置下比纯自主执行的成功率提升 30%–40%。
推荐理由：论文把遥操作与本地自主的切换建模为控制权路由问题，并给出仿真与实机试验中的成功率与遥操作占比数据。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 Live Thread Reconstruction for Autonomous Manipulation：面向自主操作的缝合线实时重建
论文提出一种图像到操作的流程，在自主操作缝合线时同步生成缝合线的实时重建，并执行安全且优化的连续操作以完成长时序任务。作者指出，可变形缝合线没有固定位姿可跟踪、自由度近乎无限，其状态需要重新估计而非假定；缝合线操作又依赖过去与当前的接触点，必须被准确、连续地跟踪。
推荐理由：论文针对缝合线这类可变形物体提出边重建边操作的图像到操作流程，可供关注可变形物体操作的研究者参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 AW-0：融合代码规划与视频动作预测的智能体世界动作模型
研究提出 AW-0，一个将代码规划与视频、动作联合预测结合的智能体世界动作模型框架，在统一的 mixture-of-transformers 架构中联合建模代码、未来视频和机器人动作三路生成流。
推荐理由：论文把代码规划与视频、动作联合预测放进同一架构，为世界动作模型补上技能复用这一环。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 CW-WAM：面向力敏感操作的结构化接触力旋量世界动作模型
Houzhu Ding 等提出 CW-WAM，一个联合预测视频、运动与接触力旋量的世界动作模型，将运动与力旋量作为统一建模目标并输出时间对齐的运动-力旋量块作为控制参考。
推荐理由：论文把接触力旋量纳入世界动作模型，并给出插入与擦拭任务的力参考误差对比，可供力控操作研究参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6969 AtomicRL：面向长程机器人操作的原子化强化学习后训练框架
AtomicRL 是一个面向长程机器人操作的强化学习后训练框架，通过原子任务结构做信用分配与自适应探索。它包含语义感知策略优化 SAPO 和瓶颈自适应目标探索 BATE，并配套连接仿真在线 RL 与实机部署的 Real2Sim2Real 流程。
推荐理由：论文提出面向长程操作任务的原子化强化学习后训练框架，并给出仿真基准与实机迁移的对比数据。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 从推理到动作：前沿 AI 模型在 LIBERO-10 机器人操作任务上的基准评测
May Espinola 等人提出一个闭环操作框架，在 LIBERO-10 基准上评测前沿 AI 模型，模型仅凭视觉观测、本体感知和结构化工具调用控制机器人，无需任务特定微调或预训练操作技能。
推荐理由：该报告在 LIBERO-10 上统一评测六个前沿模型共 1800 个回合，可比较推理能力转化为操作动作的差距。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 FlowVLA：面向定量机器人倒水的流感知物理完成学习
FlowVLA 将动作生成与物理完成度估计分离，由共享的 π_{0.5} 动作专家在边界感知监督下学习接近、倾倒和返回，并用融合视觉、关节、腕部力与循环力信念历史的目标无关估计器维持转移质量估计，当估计值加预测残余流出量达到目标质量时触发返回。
推荐理由：论文把倒水任务的返回决策拆成动作生成与转移质量估计，并给出与多个 VLA 基线的对比结果，可供研究定量操作闭环的人参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 距离场驱动强化学习实现机械臂反应式避障
论文提出一种将欧氏距离场（EDF）直接纳入观测空间的强化学习框架，为智能体提供连续几何线索以支持稳定、反应式的避障行为。该方法在7自由度冗余机械臂上验证，实现了从仿真到真实硬件的零样本迁移；尽管训练仅使用随机静态物体，部署后的策略仍能泛化到此前未见的真实环境，并对动态障碍物表现出在线避障能力。作者认为，EDF表示有助于缓解仿真到现实的差距。
推荐理由：论文把欧氏距离场直接放进观测空间，在7自由度冗余机械臂上验证仿真到实机的零样本迁移，可供做避障策略的研究者参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 PAL：先规划后执行的分层记忆框架用于机器人长程操作
PAL 是一个面向视觉语言机器人操作的分层记忆框架，用高层 VLM 把流式视觉观测转成可执行 subtask_list，执行时再选出当前子任务交给低层 VLA 策略。
推荐理由：论文提出分层记忆框架，把长程任务规划提前写入可执行子任务列表，并给出仿真基准与四项实机任务的对比结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 TIDE：面向机器人操作的人在环在线后训练系统
作者提出 TIDE（Training In DEployment），一个面向机器人操作的人在环在线后训练系统，可在部署过程中利用人工干预和策略自身 rollout 在线更新策略，无需学习 critic、奖励模型或动作评分器。
推荐理由：论文提出无需价值函数或奖励模型的在线后训练系统，并在四项真实双臂操作任务上对比热启动策略与离线演示。