TouchBridge：触觉条件人到机器人数据转换用于灵巧操作
TouchBridge 提出硬件与软件协同的人到机器人数据转换框架，通过可穿戴人类演示接口与对应机器人接口建立视觉和指尖触觉的跨本体对应。其 Tac-Retarget 方法以实测接触对齐指尖接触区域，无需物体网格、位姿估计或物理仿真即可完成重定向。
推荐理由：论文给出触觉条件重定向的人到机器人数据转换框架，并报告四类实机接触任务的成功率与采集效率对比。
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arXiv · cs.RO精选AI 评分7575
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 Gaussian Distillation of Flow Policies：用高斯读出层加速流策略推理
论文提出高斯动作读出（GAR），将流策略的最后一层替换为高斯读出层，仅用0.02%的可用状态训练，网络其余部分保持冻结。GAR单次动作网络前向即可采样，并给出闭式似然，任务成功率接近教师策略，推理速度最高提升至两倍。作者分析显示，所研究流策略的连续动作分布可被高斯较好近似。
推荐理由：论文分析流策略动作分布的高斯近似，提出用少量状态训练高斯读出层，为策略推理提速提供可迁移方法。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 AcrossDEX 1.0：从人体运动预训练到跨手本体的双臂灵巧操作
AcrossDEX 1.0 是一个连接人体运动预训练、仿真专家学习、机器人演示采集与视觉闭环执行的学习系统，支持六通道 Inspire 手和十六关节 Allegro 手两种本体。
推荐理由：论文给出跨两种灵巧手本体的统一适应流程，并比较直接回归、扩散与流匹配在开盖和物体重定向任务上的成功率。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 RoboAtom 提出大规模原子动作监督数据集 RoboAtom-Data
RoboAtom 提出 RoboAtom-Data，为多来源现有数据补充统一、时间对齐的原子动作标注，覆盖 145 万条轨迹、688 万个技能标注片段和 16882.1 小时。其流程结合统一协议、大规模人工标注、同一有序技能序列重复执行间的传播以及多阶段质量控制。作者构建 RoboAtom-Bench 以标准化技能识别与时间边界定位评测，基于标注数据训练的 RoboAtom-Anno 在该基准和外部 WGO-Bench 上优于所评估的开源与闭源模型。
推荐理由：论文给出跨来源统一原子动作标注的数据规模与构建流程，并附技能识别基准和分层执行对照实验。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 Learning Safe Flow Matching Robot Policies from Binary Feasibility Oracles：仅用二元可行性查询约束流匹配机器人策略
Jianming Ma 等提出一种 oracle 引导的可微安全保障方法，用于约束基于流匹配的机器人策略，使其满足关节限位与碰撞避免等物理约束。该方法在前向传播中用二元可行性查询纠正不安全更新，在反向传播中提取局部边界信息作为约束感知学习信号，并与离散时间流匹配结合，使训练和推理共用同一保障机制，无需显式或可微的约束模型。
推荐理由：论文针对流匹配策略难以满足关节限位与避障约束的问题，提出仅依赖二元可行性查询的安全保障方法，可供研究约束学习时参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 DRIP：面向群体导航的轨迹条件分布风险 LiDAR 规划框架
作者提出 Don't Risk It Planner（DRIP），一个仅依赖 LiDAR 的端到端规划框架，将占据预测与轨迹条件间隙及不确定性估计结合。DRIP 直接在 LiDAR 占据栅格历史上预测候选控制序列对应的最小机器人与障碍物间隙分布，并用碰撞结果标定预测不确定性的风险代价训练模型。在最多 45 名行人的闭环实验中，DRIP 相比现有基线取得更高成功率、更少碰撞和更少冻结行为。
推荐理由：论文提出仅用 LiDAR 的群体导航规划器，把预测不确定性与碰撞结果挂钩，可供比较无跟踪方案的闭环表现。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7474 LOGIV：面向长程机器人任务的图验证执行与因果局部修复框架
LOGIV 是一个面向具身机器人执行的图工程框架，用显式任务图连接符号规划、基于观测的验证与具身动作，并在执行中检查条件支撑与资源顺序边的物理有效性。在 RoboTwin V2 和 BiCoord 的 20 个双臂任务、三种执行骨干上，无注入扰动时平均任务成功率分别提升 10.67 和 15.33 个百分点；在预设扰动下，其任务完成与条件恢复优于三个适配的恢复基线。
推荐理由：论文把任务图与执行期条件校验结合，为长程机器人任务提供可复用的失败恢复接口。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 Humanoid Dodgeball：用强化学习训练人形机器人快速躲避动态障碍
Humanoid Dodgeball 提出一个面向人形机器人敏捷动态避障的强化学习框架，通过威胁感知奖励塑形和多个方向特定的对抗运动先验，让机器人对飞来的抛射物做出全身躲避动作。作者称仿真与硬件实验显示，该框架在不同障碍速度和发射距离下提升了动态避障表现，同时保持稳定且物理可行的人形运动。
推荐理由：论文给出人形机器人躲避高速抛射物的强化学习框架，可用于比较动态避障中的奖励设计与运动先验。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6464 ORM：面向机器人经皮肝穿刺的压缩姿态可达图与亚秒级入口点规划
论文提出基于姿态的可达图ORM，预先计算6自由度串联机械臂在188,873个工作空间位置上的运动学可行性，并编码为83 MB的紧凑索引图。配合JIT编译的运行时管线，单目标规划延迟从13.5-26.9秒降至0.289-0.349秒，相对基线可达点云的平均凸包体积重叠比为0.933、平均alpha-shape体积比为0.976。该框架面向经皮肝消融的机器人针刺入口点规划，支持亚秒级计算。
推荐理由：论文把6自由度机械臂的可行入口点规划从13至27秒降到0.3秒左右，可用于比较术前与术中轨迹规划的计算方案。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 Surrogate Uncertainty：用外部代理模型估计黑盒VLM视觉定位不确定性
论文提出 Surrogate Uncertainty 方法，用外部代理贝叶斯模型估计黑盒视觉语言模型在视觉定位中的逐查询不确定性，并分解为偶然与认知两部分。该方法通过跨输入模态的分层检索构建紧凑联合空间邻域，可结合保形预测或基于模型的规划实现主动视觉定位。作者称在多个定位基准和先进VLM上校准与任务表现均有提升，并在真实 Fetch 机器人上按开放世界指令在自信行动与信息收集间做取舍。
推荐理由：论文把黑盒VLM的视觉定位不确定性交给外部代理贝叶斯模型估计，并在真实Fetch机器人上验证主动定位的取舍。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 Teaching a Tree to Recover：在线蒸馏LLM监督者并用反事实回放训练决策树
论文提出将LLM监督者在线蒸馏为决策树，并用反事实回放为每次训练回合后的恢复动作打上必要、不必要或有害的标签，以淘汰无用规则。在仿真中20个仅靠MPC会卡住的未见布局上，该决策树在所有随机种子下至少正确处理18个，或到达目标，或在无可行路径时求助。其表现与始终查询LLM的监督者和专家设计规则相当，且测试时不发起任何LLM查询。
推荐理由：论文把LLM监督者在线蒸馏成决策树，用反事实回放标注恢复动作，为移动机器人卡死问题提供可迁移的监督设计思路。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 Kinematic-Tactile Aligned Dexterous Retargeting with Contact Wrench Space Alignment：基于接触力旋量空间对齐的运动学-触觉灵巧重定向
Xinyuan He 等提出一个分层三阶段框架，用于运动学与触觉对齐的灵巧手重定向，以物体为中心的接触力旋量空间作为人手与机械手之间的触觉对齐物理表示。框架先对齐手部运动学与接触几何，再根据触觉力与接触几何构建人手力旋量支撑剖面，随后优化机器人指尖力目标以覆盖该支撑并转换为关节位置修正，得到可直接回放的机械手轨迹。
推荐理由：论文提出以物体接触力旋量空间对齐人手与机械手触觉信息的三阶段重定向框架，并在实机倒水任务中报告96.7%回放成功率。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6868 SimTO-Robust：面向抓取位姿与物体几何鲁棒的软体夹爪自动设计
SimTO-Robust 提出一种仿真驱动拓扑优化方法，通过模拟多物体、多位姿抓取并聚合接触力来指导软体夹爪形态优化。研究生成 6,646 个设计，并实机评测其中 24 个，与 10 个专用 SimTO 设计、两个刚性基线夹爪及一个常规拓扑优化通用软体夹爪对比。
推荐理由：论文把多物体、多抓取位姿纳入拓扑优化，并给出37个夹爪的实机抓取对比，可作为软体夹爪形态设计的方法参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 CoRAct：面向视觉-语言-动作模型的后果锚定推理到动作对齐框架
作者提出CoRAct，一个后果锚定的推理到动作对齐框架，通过动作噪声空间中的奖励引导优化，显式对齐具身思维链推理与动作生成。
推荐理由：论文提出用动作噪声空间中的奖励优化显式对齐推理与动作，并在仿真基准和实机任务上对比ECoT基线。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 PRIME W0：用世界模型物理先验增强具身操作的VLA框架
PRIME W0 是一个分层条件流匹配框架，旨在让VLA模型不再只依赖当前观测，而是利用长时序上下文与VLM的分层表示。其设计包括从预训练VLM向自适应MoE动作专家逐层注入KV、通过异步世界模型子目标图像预测和DINOv2历史帧语义桥接实现动力学感知条件，以及采用协方差结构化噪声的Action Dynamic Manifold流匹配。
推荐理由：论文提出分层条件流匹配框架，用世界模型子目标预测与历史帧语义桥接补足VLA的时序上下文，并给出消融验证。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6464 Kairos 提出按语义调度多规划引擎，覆盖经典、数值、时序与混合 PDDL
Kairos 提出按任务语义从五个规划引擎中选择并统一调度，覆盖从 STRIPS 到 PDDL+ 的多种 PDDL 片段。在九个对比套件的 1,756 个任务上，它在完整时限内解出的任务数多于各套件中最强的被评估规划器，在数值、时序、PDDL3 和 PDDL+ 上差距最大，在 100 ms 和 1 s 时限下解出任务也最多。
推荐理由：论文给出跨经典、数值、时序与混合 PDDL 的多引擎调度方案，并公开规划器与基准，便于比较不同规划器的覆盖与延迟。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 Smooth Action Chunking：用运动基元表示实现平滑动作分块
Shota Nomura 等提出 Smooth Action Chunking，将轨迹段表示为平滑基函数的线性组合，在不改变策略架构、训练目标和推理流程的情况下生成平滑轨迹。
推荐理由：论文把运动基元表示嵌入动作分块，在不改策略架构与训练目标的前提下同时缓解块内与块间抖动，并给出免重训的推理期修正。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 EvoLife：融合混合动作空间与持久记忆的终身具身导航框架
作者提出统一导航框架 EvoLife，让多模态具身智能体自行选择移动方式、何时提问以及保留哪些经验。其混合动作空间支持航点导航、局部离散调整、像素级导航和物体导向导航，主动交互允许智能体在遇到歧义或困难时寻求澄清或帮助，持久空间记忆把观察和对话绑定到地点。
推荐理由：论文提出统一导航框架 EvoLife，把混合动作空间、主动求助与持久空间记忆放在同一系统中，并给出多基准评测结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 ScheduleGen：面向多臂模仿学习的技能调度演示生成方法
ScheduleGen 是一种面向多臂机器人模仿学习的规划与调度算法，用于从少量源演示合成新演示并规避多臂约束带来的不安全行为。在 28 个仿真任务变体（含 7 个外部 RoboDojo 任务）上，其平均数据生成成功率为 79.6%，训练出的策略平均成功率为 65.5%，优于所对比的数据生成基线。
推荐理由：论文提出面向多臂约束的演示生成规划与调度算法，并在仿真与真机迁移任务上给出成功率对比。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 研究提出几何预测头，让0.5-2B VLM直接回归机器人可供性与轨迹
该预印本提出一种轻量几何预测头，接在冻结的0.5-2B VLM骨干上，从中间隐藏层读取特征，经任务指令条件化查询和视觉token交叉注意力，直接回归可供性框与轨迹路点。
推荐理由：论文指出自回归解码是轨迹预测的主要瓶颈，并给出冻结骨干加几何预测头的替代方案，可供比较VLM空间输出方式。