MoF：面向双臂移动操作的多框架动作去噪扩散策略
作者提出 Mixture of Frames Policy（MoF），一种在多个坐标框架间同步进行动作去噪的扩散策略，通过单一规范扩散状态、框架专用去噪器和噪声预测融合实现。
推荐理由：论文提出跨多个坐标框架同步去噪的扩散策略，并在九个仿真任务和两个实机任务上比较单框架基线。
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移动操作 最新动态
与机器人感知、决策和物理交互直接相关的移动操作进展
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移动操作的精选
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 HERON：面向移动操作臂的实时障碍感知可达图
HERON 提出用 3D U-Net 从实时深度相机预测障碍感知可达图，在 Jetson AGX Orin 上以 TensorRT 和 INT8 量化部署，平均 115 ms 预测机械臂周围 2.56 m 立方体区域，系统速率 8.57 Hz，接近障碍地图 10 Hz 的更新率。
推荐理由：论文给出嵌入式硬件上实时预测障碍感知可达图的方法与量化指标，可用于比较移动操作臂的在线重定位方案。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 ThinkLocoManip：面向腿式移动操作的全身体控制智能体框架
ThinkLocoManip 提出一种面向腿式移动操作的全身体控制智能体框架，采用推理与行动交错的范式，让智能体持续推理当前状态、执行动作、观察结果并调整策略。
推荐理由：论文把移动操作拆成感知、导航、操作与运动四类工具，并给出实机长程任务成功率对比，可供参考其交错推理与工具编排思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8080 LocoManiLab：面向人形机器人移动操作的数据、策略、控制器与部署统一测试台
LocoManiLab 提出一个覆盖数据采集与生成、策略训练、评估和物理部署的人形机器人移动操作统一测试台。其任务套件包含五类家庭场景下的 234 个原子与组合任务，配有 51.5 小时仿真遥操作数据；评估覆盖十二个策略在共享控制器下的任务与场景划分及扰动水平、两个策略在五种控制器下的表现，以及示范规模和数据来源混合的研究。
推荐理由：该预印本把数据采集、策略训练、评估与实机部署整合为统一测试台，可用于比较不同策略与控制器在扰动下的泛化差异。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 COWBOY：面向情境化全身操作的可扩展 sim-to-real 框架
COWBOY 是一个可扩展的 sim-to-real 框架，用于学习情境化全身操作，在全身灵巧抓取任务上零样本迁移到数百个物体和杂乱桌面、货架、抽屉等非结构化场景。
推荐理由：论文给出把场景感知全身控制器与局部强化学习专家蒸馏为单一视觉策略的 sim-to-real 框架，可参考其分层训练思路。