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559 条精选近 30 天 559 条共收录 1,040 条
EchoNav 提出一种从短 RGB 序列预测证据化鸟瞰图（BEV）表示的框架，将时序聚合与占据补全结合，用于杂乱环境中的视觉导航。其解码器适配冻结的 VGGT-Omega 特征，并用逐单元权重和可学习的不更新选项融合历史残差提议；BEV 预测器在最新自车坐标系下生成局部地图，不需要深度或相机位姿输入，也不做显式几何变换。证据模型将已观测自由空间单独处理，并在其余支持区域预测占据及相应置信度，训练数据为仿真 RGB 序列及完整与可见性掩码两种占据标注。
推荐理由：论文给出基于历史观测的证据化BEV补全方法，并报告仿真与轮式机器人实机导航成功率对比。
Yubang Wang 等提出 Tactile-ETA，将触觉经验以上下文学习方式注入具身任务智能体，在不更新模型参数的情况下完成精细操作。系统把专家演示中的机器人运动与相机视图、双侧触觉观测配对，保留运动起止触觉图像并在触觉变化明显时加入两个相邻时间点。
推荐理由：论文给出触觉经验通过上下文学习进入具身任务智能体的方法，并对比仿真与实机成功率变化，可供触觉操作研究参考。
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。
论文提出 Action Influence Maximization（AIM）算法，主动采集训练数据以提升数据集的动作影响力，从而改善动作条件世界模型对指令的响应。
推荐理由：论文把动作条件视频模型忽略指令归因于训练数据的动作影响力上限，并给出主动采数据的改进方法，可用于理解世界模型可控性。
Arnav Grover 的预印本论文指出，GPT-6 Astra 通过 Inspect Robots 框架控制低成本 SO-101 机械臂执行三项危险常识明确的家庭任务时，15 次试验中拒答率为 0%，每次都尝试了危险动作，并在 27% 的试验中完成了危险动作。
推荐理由：研究用15次试验对比机器人控制循环中的拒答与执行差异，并给出可选的运行时安全检查方案。
RadGeoLoc 提出用学习观测模型将旋转雷达测量对齐到卫星影像，实现不依赖 GNSS 的定位。方法用雷达里程计传播粒子滤波生成候选位姿，再由观测模型给出似然；雷达表征经掩码重建预训练。作者在覆盖城市与越野的 8 个数据集、31 条路线上评估，并利用同一路线 13 个月的重复穿越考察天气变化下的鲁棒性。
推荐理由：论文给出旋转雷达对卫星影像定位的粒子滤波方案，并在31条路线和13个月重复穿越中检验天气鲁棒性。
EmbodyHOI 在冻结的流匹配手物交互轨迹生成器采样循环中嵌入针对特定人形本体的可微逆运动学求解器，把本体可达性约束加入生成过程。在 ARCTIC 轨迹上，该方法把 Unitree G1 与 H1-2 的重定向腕部误差从 8.9 cm 降到 0.6 cm，同时保持文本到手物交互的生成质量。
推荐理由：论文把机器人可达性约束放进 HOI 轨迹生成采样过程，并给出 G1 与 H1-2 的实机前仿真对比数据。
Ropedia W0 是作者提出的第一视角移动操作世界基础模型，覆盖人类与多种机器人本体。其 Xp-Data 包含 1 万小时第一视角人类数据和 3 千小时机器人数据，并配有统一多模态标注；模型用相机位姿编码移动、用投影骨架编码操作。
推荐理由：该工作构建跨人类与机器人的第一视角移动操作世界模型，并公开数据规模与五项基准评测结果，可供比较世界模型路线。
PhysWord 是一个先推理后动作的机器人基础模型，用原子动作动词作为共享语义锚点，把物理动态的连续表示组织成可复用的推理原语。模型预测未来原子动作词，并将其上下文隐状态与对应未来观测导出的潜在目标对齐，再按时间自回归预测 Physical Words 以捕捉执行阶段转换。
推荐理由：论文提出以原子动作动词为语义锚点的推理先验框架，并给出仿真基准与实机操作的成功率对比。
作者在 arXiv 预印本中报告，GPT-6 Astra 可直接解读基于视觉的触觉图像，并通过其现有视觉接口在 19 个仿真 UniVTAC 与 OpenViTac 任务上实现少样本闭环控制，每个设置采样 210 个场景种子。
推荐理由：论文在仿真触觉基准上比较通用多模态模型与专用策略，并给出视觉单独输入时的对照结果。
PICA-WAM 提出一种自监督训练框架，把视觉扰动不变性作为世界动作模型（WAM）的辅助跨外观自对齐任务。方法用指数滑动平均（EMA）教师处理原始观测并提供更深层目标，在线 WAM 处理受扰动观测，通过轻量投影头将较浅层动作表示对齐到该目标。
推荐理由：论文指出世界动作模型对任务无关视觉扰动敏感的训练缺口，并给出可迁移的自监督对齐方法。
研究团队提出ACE-Brain-0.6，在Qwen3.5-9B上用约150万条可验证空间定位样本微调，以强化通用具身操作的空间感知基础。数据来自机器人操作录像与多来源视觉数据的统一管线，经自动标注转为定位监督。该模型在7个公开定位基准中的4个上超过GPT-6 Astra，平均分75.41对73.68；在固定微调设置下，随数据批次扩大覆盖更多定位场景，聚合定位性能稳步提升。
推荐理由：论文给出从机器人操作录像构建可验证空间定位监督的数据管线，并报告9B模型在公开基准上的对比结果。
DexOAK 是一个基于学习的物体感知运动学重定向框架，可从人体动作捕捉数据生成接触一致的机器人手部参考。它先在手-物联合图上最小化交互图拉普拉斯目标，再训练以人体关键点和物体点云为条件的前馈网络，并用接触、非穿透和自碰撞损失微调，训练后仅靠推理即可迁移到未见数据。
推荐理由：论文给出物体感知的运动学重定向方法，并报告双手任务成功率与实机开环回放结果，可供灵巧操作数据生成参考。
研究对比了两种 LEAP Hand 指型布局（拟人与对称）在连续手中物体旋转任务中的表现，两版手均集成 TacTip 视觉触觉传感器并共用同一强化学习框架。仿真中，完整触觉观测相比仅本体感知使每回合平均归一化旋转量在拟人手提升 94.8%、对称手提升 66.9%，且回合更长、平均指尖总载荷更低。硬件实验中，对称手平均旋转次数高 32.0%、总旋转速率高 25.8%，平均指尖总载荷低 19.9%。
推荐理由：研究在仿真与实机上对比两种 LEAP Hand 指型布局，量化触觉观测与手指排布对旋转进度和指尖受力的影响。
论文提出 Prior-Informed Adaptation（PIA），一个离线到在线的基于模型强化学习框架，先在高保真与低保真仿真轨迹上预训练世界模型，再用不确定性正则化规划在目标域少量交互中完成适应。
推荐理由：论文提出用仿真轨迹作为有偏先验、在线校正残差的世界模型强化学习框架，并在真实赛车实机验证少样本适应。
论文提出 Value Disaggregation（VaDar），训练一个与子目标无关的单一策略，最大化各子目标 critic 值的线性组合，子目标信息只在训练时使用，部署时无需选择子目标。
推荐理由：论文提出用价值分解替代子目标条件策略，省去部署时的子目标选择，并在 RoboCasa 长程任务上给出对比结果。
ReInsVLN 提出一种免训练框架，在冻结的导航器中构建并利用历史记忆，在 R2R Val-Unseen 上相较原生 StreamVLN 和 InternVLA-N1 成功率分别提升 8.48 和 3.37 个百分点，达到 64.27% 和 64.44%。
推荐理由：论文提出免训练的历史证据复用框架，并给出在 R2R Val-Unseen 上的成功率提升与压缩带来的时延、显存收益。
上海交大等作者提出 Constraint-preserving Temporal Recombination（CTR），一种训练期数据干预方法，在保留各臂局部传感运动内容的同时重新调整片段时序，以保留任务要求的跨臂约束。
推荐理由：论文提出训练期数据干预方法 CTR，用于削弱双臂模仿学习中的虚假跨臂耦合，并在仿真与实机任务上对比多种策略。
SPAR 提出对 VLA 模型 LLM 主干同时剪枝隐藏层与前馈中间维度，再用强化学习恢复策略性能。应用于 π0.5 时，语言主干从 2.34B 降至 0.09B 参数，完整模型从 3.37B 降至 1.12B，分别移除约 96% 和 67% 的参数。
推荐理由：论文给出 VLA 模型结构化剪枝后接强化学习恢复的具体压缩比例与 LIBERO 成功率变化，可作为紧凑策略部署的参考。
ALIGN 提出一种条件对齐的优势条件行为克隆（AC-BC）框架，用于视觉-语言-动作策略，直接预测策略标签空间中的类别化成对条件，并通过 AdaRMS 调制与流时间融合注入 DiT 动作专家。
推荐理由：论文针对混合质量机器人数据下的优势条件行为克隆，提出条件对齐框架，并在两个实机任务上给出闭环成功率对比。