GOFusion：面向自主机器人导航的实时高斯-占据子图融合系统
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。
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arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 DexGraspFlow：融合运动学拓扑的跨本体灵巧抓取生成框架
DexGraspFlow 提出一种条件式连杆级 SE(3) 流匹配框架，将几何关系与运动学拓扑结合用于跨本体灵巧抓取生成。该方法在三种机器人手、30 组物体-手配对上的平均仿真成功率为 95.33%，含逆运动学的平均生成延迟比一个先进基线低约 49%。作者还报告了对七种去指变体的零样本适应与手掌朝向控制，并在部署手型的 100 次实机抓取试验中取得 91% 成功率。
推荐理由：论文把运动学拓扑引入跨本体灵巧抓取生成，并给出三种手、30 组手物配对的仿真结果与实机试验。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 Skill-RSI：冻结可移植操作技能，并考察递归自我改进的作用
研究提出 Skill-RSI，让强通用模型仅在离线阶段编写、运行、诊断并修复仿真中的操作技能，冻结后的技能以代码形式运行或由廉价调用器读取描述执行。
推荐理由：论文提出冻结技能加廉价调用器的复用路线，并给出编译成本、失败任务与隐藏布局上的对照数据。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6464 LENS：面向机器人的 FPGA 边缘场景记忆与神经渲染系统
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。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 VLA-Rolling：复用动作尾部以减少去噪步数并提升控制
VLA-Rolling 提出一种轻量推理框架，通过动作尾部继承、逐动作置信度估计和置信度引导的重加噪与去噪预算分配三阶段复用动作尾部，底层 VLA 保持冻结。
推荐理由：论文提出复用动作尾部的推理框架，在16组模型与基准组合上同时报告推理加速与成功率变化，可供比较VLA推理效率方案。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 研究提出 NGC：潜世界模型应沿潜流形距离规划
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。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 DreamCan：用稀疏视觉规划衔接视频模型与机器人操作策略
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。