技术方向
与机器人感知、决策和物理交互直接相关的感知与规划进展
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作者提出 DISCO，用渐进加宽的 MCTS 在物理仿真中生成长程规划，并把搜索结果周期性蒸馏进策略-价值模型，使策略在测试时无需仿真搜索即可直接部署。搜索过程中由学习到的策略提出连续动作，价值函数按任务完成进度为动作打分，并借助 GPU 并行仿真加速。在仿真与真实世界的多物体整理任务中，DISCO 的表现优于行为克隆、强化学习和基于搜索的基线。
推荐理由：论文把仿真中的 MCTS 搜索蒸馏进连续动作策略，为长程多物体整理任务提供了一条可迁移的训练思路。
Gang He 等人在 arXiv 预印本中提出 VeSTA 框架，用于弥合连续视觉语言导航中语义能力与物理可执行性之间的差距。作者指出当前仿真器的宽松接触模型可能掩盖物理不可行动作，使到达成功率不能反映真实执行能力。
推荐理由：论文指出宽松接触模型会掩盖物理不可行动作，并给出对齐可执行轨迹的方法，可供评估VLN策略的仿真与实机差距参考。
香港大学团队提出SpaRV，一种由可微光线步进渲染的稀疏辐射体素地图，让不规则LiDAR扫描与图像共同监督建图。该方法用LiDAR深度和占据约束几何，并通过交替训练地图与光度优化相机位姿和焦距来修正相机误差；训练和渲染时仅保留一个全分辨率子图、其余用更粗八叉树层级以限制GPU显存。
推荐理由：论文用稀疏辐射体素让不规则LiDAR扫描与图像共同约束建图，并交替优化相机位姿与焦距，为机器人场景重建提供可迁移思路。
Behnam Moradi 提出 Self-Crystallizing Behavior Trees（SCBT），把基础模型当作编译器而非运行时，在行为树节点失败时由 LLM 提出最小子树补丁，经 CMA-ES 调参、上下文赌博机决定是否调用 LLM，并通过静态检查、不变量监控回放和相对未修补树的经验余量三阶段准入。
推荐理由：论文把大模型推理编译成确定性行为树，并给出仿真中的调用次数与任务成功率对比，可了解基础模型与经典控制结合的一种路径。
Jiaxi Jiang 等提出 HumanoidPose 框架，把视觉当作本体感知，仅从视频恢复人形机器人在世界空间中的全身关节配置。该方法将预训练人体姿态特征与机器人运动学结合，并把人体动作重定向到十六种人形机器人本体，从而完全用合成数据学习；还通过自训练利用无标注在线视频训练 2D 机器人姿态检测器。
推荐理由：论文提出仅凭视频恢复人形机器人全身关节配置的框架，并在三个真实平台上与基线比较误差。
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。
LENS 是部署在 AMD KR260 上的边缘场景记忆加速系统，将 ACEsplat 式场景坐标回归与 3DGS 渲染搬到低功耗 FPGA/ARM 平台。
推荐理由：论文把 SCR 定位与 3DGS 渲染搬到低功耗 FPGA，并给出板级实测的时延、功耗与画质对比，可作为边缘部署的参考。
针对 LeWM 等潜世界模型用欧氏距离搜索动作序列的做法，作者发现该假设只在目标附近成立，远处 L2 代价会形成虚假低代价盆地困住规划器。作者据此提出 Neighborhood Graph Cost（NGC），在训练潜变量构建的互近邻图上计算最短路径距离，只改终端代价且无需重训。
推荐理由：研究指出 LeWM 的欧氏终端代价只在目标附近成立，提出沿潜流形测距的 NGC 方法，为潜空间世界模型的规划代价设计提供可迁移思路。
DreamCan 提出一种分层策略，用预训练视频模型改造的高层规划器生成稀疏视觉子目标，再由低层视觉运动策略执行，从而把视频模型的可执行性约束进规划。作者从无动作的离线机器人视频中估计子目标的可达性与任务效用，并用动态规划自动选取子目标序列，无需人工标注。
推荐理由：论文提出用稀疏视觉子目标替代稠密视频预测的分层策略，并在 LIBERO-Long 与真实双臂任务上给出对比结果。