ProTrav：传播高程不确定性的概率可通行性越野导航方法
ProTrav提出一种概率地形表示，用函数空间采样生成空间相关的地形实现，并将高程不确定性传播到可通行性代价。方法先用稀疏变分高斯过程（SVGP）从观测重建概率高程场，再通过后验函数空间采样保留相邻位置的空间依赖，得到任意位置可通行性代价的均值与标准差，并以基于矩的上置信界（UCB）定义风险项接入MPPI控制器。
推荐理由：论文把高程不确定性经非线性映射传播到可通行性代价，并用风险项接入MPPI控制器，可供越野导航研究比较。
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运动控制 最新动态
与机器人感知、决策和物理交互直接相关的运动控制进展
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arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 arXiv · cs.RO精选AI 评分6666 STAMP：借助人类运动先验实现机器人动作衔接
论文提出 STAMP 框架，通过 Robot-to-Human-to-Robot 流程把独立采集的人形机器人动作连接成连续序列。其核心是学习到的对齐模型，在动作重定向到人体骨架后为后续动作排序候选位置、朝向和过渡时长，再由人类运动先验在选定对齐下生成过渡。作者在 Unitree G1 和 ROBOTIS K1 上评估生成过渡的跟踪成功率，并用实机演示展示 STAMP 将独立动作连成长时程序列。
推荐理由：论文提出用人类运动先验衔接独立采集的人形动作，并在 Unitree G1 与 ROBOTIS K1 上评估跟踪成功率。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 ALMA：用LLM辅助主动任务生成的空中移动操作策略学习框架
论文提出ALMA空中移动操作框架，用上下文飞行策略适应机械臂外部指令，并通过LLM分析控制难点、生成新的机械臂运动结构用于后续训练。仿真中位置RMSE相对最强基线最多降低24.7%，同一策略零样本迁移到真实空中机械臂后，在周期性机械臂运动下悬停位置RMSE相对真实世界基线降低79.6%。
推荐理由：论文提出用LLM分析控制难点并生成机械臂运动结构，为空中作业的自适应飞行控制提供可迁移的训练思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7676 GlobMP：具身机器人连续时间运动规划与引导方法
作者提出GlobMP（Global Motion Planning），一种在分段多项式曲线上运行的梯度投影方法，将运动规划与引导统一为连续时间规划问题，使约束在运动全程而非采样点成立。
推荐理由：论文提出连续时间运动规划方法GlobMP，并给出全局收敛性分析，可用于理解学习策略与规划器之间的约束修正关系。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 RISE：面向感知型人形机器人跌倒恢复的测试时运动引导方法
Osher Azulay 等人提出 RISE，一种让任务目标在推理阶段引导人形机器人起身方式的方法。该方法先学习连接预期动作与电机动作的恢复动作词表，再由视觉扩散规划器预测未来身体状态，并用任务代价把预测导向指定朝向、起身速度或路径，无需重新训练即可在测试时改变动作。仿真实验展示了多样化恢复、地形适应和测试时引导，并在宇树 G1 上给出实机演示。
推荐理由：论文提出在推理阶段用任务代价引导人形机器人跌倒后起身的动作选择，并给出仿真实验与宇树 G1 实机演示。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 SP-HLM：以稀疏姿态驱动的人形机器人移动操作运动生成与全身控制框架
作者提出 SP-HLM，一个基于稀疏姿态接口的人形机器人移动操作框架，用五个任务关键身体姿态结合学习到的隐式运动先验，分别表达空间意图与全身协调。其中 SP-VLA 从多模态观测和语言指令预测稀疏姿态与手指关节位置，SP-MGM 经两阶段蒸馏实时重建全身运动，SP-GMT 再结合显式稀疏目标与隐式运动先验做全身控制。
推荐理由：论文提出以稀疏姿态作为高层策略与全身控制的接口，并给出仿真与实机验证，可供研究人形移动操作接口设计时参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 HuMiT：基于紧凑参考跟踪的低延迟人形机器人全身遥操作
HuMiT 提出一种人形机器人全身遥操作方案，其统一跟踪策略只需当前帧的根高度、根速度与四个稀疏关键点的 SE(3) 位姿作为紧凑参考，无需完整关节位置、密集身体变换或未来帧。作者报告头显流式传输到策略输出的通信至推理时延约 20 ms，基于视频的光流时延中位数为 65 ms。系统在 Unitree G1 人形机器人上验证，展示了接住抛来球体等快速反应和协调的移动操作能力。
推荐理由：论文给出仅需稀疏关键点参考的全身遥操作策略，并报告头显到策略输出的时延数据，可供比较遥操作管线设计。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7575 Watch Your Step：用落脚点预测裁剪感知输入的人形机器人运动策略
arXiv 论文 Watch Your Step 提出预期感知方法，用轻量落脚点预测模型（FPM）仅凭本体感知和速度指令预测未来落脚点，再只在这些落脚点周围采样高程图小块，替代完整机器人中心高程图输入。
推荐理由：论文提出用落脚点预测裁剪高程图输入，训练迭代约为完整地图的三分之一，并零样本迁移到 Unitree G1 实机。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 研究提出月球重力下四足机器人跳跃的端到端强化学习策略
Levin Müller 等人在 arXiv 预印本中提出一种多阶段强化学习方法，为月球重力下的四足机器人点对点跳跃生成单一端到端控制策略，仅依赖任务可用的机载传感。
推荐理由：论文给出月球重力下四足机器人跳跃的端到端策略，并报告仿真落点误差与硬件卸载实验的力矩功率数据。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 SMR：从人类语义学习人形机器人流式运动重定向
SMR 提出一种流式神经运动重定向器，从语义条件物理专家学习，将人类运动转为人形机器人可执行的运动参考。方法先把人类运动转换为机器人感知的任务空间目标，由物理专家在仿真中于接触、动力学和执行器约束下跟踪，再用严格因果的 Transformer 学习其执行状态轨迹。
推荐理由：论文提出从语义条件物理专家学习流式重定向，对比运动学与物理精修基线，可供人形机器人运动参考生成研究比较。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8888 SuperMimic：用单一可微世界模型扩展人形机器人全身控制
SuperMimic 提出用单一可微世界模型摊销人形机器人全身运动跟踪的学习，世界模型与跟踪策略在同一循环中联合训练，并通过短时想象 rollout 的反向传播为策略提供解析梯度。
推荐理由：论文用单一可微世界模型摊销多动作学习，给出与基线在GPU耗时和失败动作数上的对比，并报告在Unitree G1上的迁移。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 分层QP控制与权限引导恢复规划实现眼科机器人高精度RCM运动
研究提出一种带奇异恢复的高精度RCM伺服架构，用于通用机械臂在软件远心运动下执行眼科器械定位。作者将RCM与末端跟踪目标冲突导致的伺服振荡形式化为约束诱导任务奇异，即RCM投影后的末端雅可比降秩而未投影雅可比仍良态。
推荐理由：论文把眼科手术中RCM与末端跟踪冲突形式化为约束诱导任务奇异，并给出分层QP加恢复规划的实机验证路径。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 枚举引导训练神经 Hamilton-Jacobi 安全证书
作者提出一种验证引导的训练框架，用安全约束的概率枚举检测前向不变性违规，生成比标准对抗攻击方法更精确刻画失败边界的反例集。用该表示微调预训练的 HJ 值函数，在所有测试基准上得到更大的认证区域并缩短认证时间。作者还基于精炼后的证书设计部署期屏蔽机制，在基于物理的 Isaac Sim 环境和真实自主竞速实验中，相比标称控制器和基于线性二次调节（LQR）的备份策略实现零安全约束违规。
推荐理由：论文把安全约束枚举用于微调神经 HJ 证书，并在 Isaac Sim 与实车竞速中对比标称控制器和 LQR 备份策略。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 ThERMO 用热成像闭环优化速度，提升自主肿瘤切除精度
研究团队在 arXiv 发布 ThERMO，一种基于实时热成像的闭环速度优化算法，用于 UR10e 机械臂 ASTR 系统上的自主电外科手术。在离体猪组织实验中，ThERMO 相比两种固定速度方法将热损伤降低最多 52%、切割精度提升最多 59%，并保持任务完成速度，且无需数据驱动训练或迭代调参。组织学分析用于检测细胞层面的热损伤范围，3D 摄影测量用于验证切缘精度。
推荐理由：论文给出闭环热成像调速在离体猪组织上的对照结果，可用于比较自主电外科的闭环控制与固定速度方案。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 RoboMMT：学习稳定跟踪调制后的表达性与交互性机器人动作
RoboMMT 提出一种模块化控制架构，将参数化表达动作合成、基于物理的角色控制与面向空间交互目标的反应式适应耦合起来，训练一个参考条件跟踪策略在广泛表达域内保持动态稳定。
推荐理由：论文给出耦合表达动作合成与物理角色控制的模块化架构，并对比了覆盖域不足的跟踪器失稳情况。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 GPU常驻管线实现有限感知多机器人3D巡检
Kryštof Pšenička与Stefan Edelkamp提出一套完整的GPU常驻管线，用于多机器人对水下结构做3D巡检：输入三角网格和K台携带短距、有限视场相机的机器人，输出联合覆盖目标比例表面的6自由度轨迹，并最小化线性插值的完工时间与总成本目标。
推荐理由：论文给出多机器人水下结构巡检的GPU常驻五阶段管线，并公开代码与14个网格的消融结果，可供规划与覆盖问题参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 OmniInteract：面向双人形机器人全身交互的统一控制方法
OmniInteract 提出面向双人形机器人全身物理交互的统一控制方法，通过表面接触感知重定向与可扩展残差策略学习应对人机形态差异和交互多样性增长带来的控制保真度下降。
推荐理由：论文提出面向双人形机器人全身交互的统一控制方法，用表面接触感知重定向与残差策略分解应对形态差异和技能扩展。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 SkateNav：让被动轮四足机器人学习自适应滑行节能导航
SkateNav 提出一个基于强化学习的滑行导航框架，让被动轮四足机器人同时学习转向、推进和两者的时间分配。该框架用带时间预算的到达目标替代速度跟踪，并通过自适应滑行周期与每步频率调制调整滑行、推进和恢复的时长。
推荐理由：论文给出滑行导航的强化学习框架与仿真对比，并展示从仿真到被动轮 Mini Cheetah 的零样本迁移。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 SWAP：可测试时引导的人形机器人全身避障框架
作者提出SWAP分层框架，将碰撞感知决策与稳定控制分离：高层扩散策略生成多模态避障动作提案，低层全身RL控制器跟踪提案并维持动态平衡。训练时通过事后标注在随机指令下滚动低层策略，把障碍物放在已执行动作未扫过的空间，从而构造无碰撞样本并重渲染感知。仿真和宇树G1实机实验显示对静态与动态障碍物均能可靠避障，测试时蒙特卡洛采样引导使速度、朝向或姿态等目标奖励平均提升34%，同时保持较高避障率。
推荐理由：论文提出分层框架，用扩散策略生成避障动作、RL控制器保持平衡，并在宇树G1实机上验证。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 研究验证人形机器人能否按人类运动发育量表学习站立行走技能
Fanxing Meng 与 Jing Xiao 的预印本研究把人婴幼儿运动发育量表表示为发育图，并在强化学习框架中训练人形机器人按量表描述的自然阶段学习粗大运动技能。结果显示，四套常用儿科运动量表中三套导出的图能成功引导机器人习得这些技能；第四套因缺少其他量表具有的部分中间里程碑而出现失败，补上缺失里程碑后也能成功。研究据此评估哪些量表足以作为发展到站立和行走的完整指南。
推荐理由：研究把四套婴幼儿运动发育量表转成发育图并用于强化学习训练人形机器人，可比较各量表作为技能训练指南的完整性。