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327 条精选近 30 天 327 条共收录 632 条
Nadeen Elhadad 等提出约束感知强化学习框架，从接触力在线推断可行的拆卸方向，在机器人无关的物体中心仿真中训练后零样本部署到实机。该方法结合粒子滤波信念提供时序积分的方向信息，在四类真实任务上成功率分别为 100%、100%、90% 和 75%，且每项任务路径效率最高；在空调前盖上相比未使用该信念的策略把成功率从 45% 提升到 75%。
推荐理由：论文用接触力在线推断拆卸方向，并在四类真实任务上给出成功率，可看力觉策略从仿真零样本迁移到实机的做法。
Synthoid.ai 的 VLA Research Team 提出 SaiVLA-JEPA，在 VLA 流策略中接入冻结 V-JEPA 编码器特征，并在 10,030 对 LIBERO-Plus 回合上比较三种设置。
推荐理由：论文在 LIBERO-Plus 配对闭环试验中比较 JEPA 条件与未来表征监督，给出成功率对照与负结果。
作者提出基于直线骨架的自动标注算法，无需人工干预即可生成双指抓取关键点，并训练出4-DoF的SkelGG-CNN。该模型在Jacquard V1、Jacquard V2和Cornell上分别达到95.42%、96.55%和97.1%的准确率；6-DoF自动标注在GraspNet novel split上平均精度为18.33。
推荐理由：论文提出基于骨架的自动抓取标注流程，并给出4-DoF与6-DoF在公开数据集、仿真和Delta并联机器人实机上的结果。
SpaceAct 是一个交互式基准，通过闭环物理动作与主动感知评测多模态大模型的3D时空推理，并配套提出 SAPA 时空主动探测智能体框架。基准基于积木与机械谜题构建，覆盖6类36个任务族共108个已验证实例，不提供特权坐标，并设有 +plan、+state、no-camera、blind、L7 levers 等诊断模式。
推荐理由：该基准用闭环物理动作和主动感知考察多模态模型的3D时空推理，并给出10个前沿模型的诊断性对比。
ELEVATE 框架利用任务程序优化中的持续失败识别缺失的全身控制能力，由编码智能体构建并迭代强化学习问题，验证后的控制器加入能力库并与已有控制器组合重试任务。
推荐理由：论文展示编码智能体从任务失败中自动合成全身控制器的闭环流程，并给出仿真与实机迁移的成功率数据。
Zhiyuan Xiang 等提出两阶段后训练框架 Cascaded Skills Optimization（CSO），用于修正 VQ-VAE 类离散技能先验的量化误差。
推荐理由：论文提出两阶段后训练框架，用于修正离散技能先验的量化误差，并给出LIBERO与实机单臂任务的成功率对比。
一项 arXiv 预印本研究提出面向零样本视觉语言导航的时空记忆系统，由 8B observer 总结观测、8B reasoner 依据任务、时序与空间三类记忆选择路点意图或请求新视角，再由几何控制器执行。
推荐理由：论文拆解零样本视觉语言导航中任务进度、观测历史与几何记忆各自的作用，并给出记忆消融与实机对比结果。
MATCH 是一个联合学习语言条件规划器与目标条件原子动作执行器的框架，用于连续环境视觉语言导航（VLN-CE）。它用执行感知拓扑图表示依赖起点的执行选项，并结合执行器价值估计与实际结果记忆，让规划器通过有界连续偏移细化执行请求。该模型以 0.5B 参数在 R2R-CE 和 RxR-CE 基准上取得 state-of-the-art，初步实机部署也展示了应用潜力。
推荐理由：论文把执行器能力纳入规划器训练，为连续环境视觉语言导航提供可迁移的分层强化学习方法。
SimRetract 展示开放手术中牵开器接管的零样本仿真到现实迁移，机械臂从外科医生手中接过牵开器并在交接时保持牵开，策略仅用仿真演示训练，无需人类演示或真实世界微调。
推荐理由：论文把零样本仿真到现实的差距拆到具体组件，并给出消融数据，可供做手术辅助操作迁移的研究参考。
HERON 提出用 3D U-Net 从实时深度相机预测障碍感知可达图，在 Jetson AGX Orin 上以 TensorRT 和 INT8 量化部署，平均 115 ms 预测机械臂周围 2.56 m 立方体区域，系统速率 8.57 Hz，接近障碍地图 10 Hz 的更新率。
推荐理由：论文给出嵌入式硬件上实时预测障碍感知可达图的方法与量化指标，可用于比较移动操作臂的在线重定位方案。
纽约大学等团队发布预印本 Embodied at Sea，研究模仿学习在水下多任务操作中的表现。团队在平静与湍流水域采集1616条水下操作数据，训练14个不同本体感知配置的 DynamicVLA 模型，在泳池1260次可评分实机回放中10个模型超过基线，最佳模型总体成功率93.3%（含部分成功）。
推荐理由：论文给出水下多任务模仿学习的实机回放数据与开源工具包，可用于比较通用VLA与单任务策略在域偏移下的表现。
SKiD-SLAM 是一套面向行星探测的分布式多机器人 LiDAR SLAM 系统，作者在韩国完成两次野外部署验证。轮式漫游车在济州岛 Majang 熔岩管洞穴探索，四足机器人在涟川 KICT 的行星模拟地形执行陨石坑与岩石科学场景，系统在 250 kbps 机器人间通信预算内完成分布式多机器人 LiDAR SLAM。
推荐理由：报告给出分布式多机器人激光SLAM在250 kbps通信预算下的两次实地部署，可了解行星探测场景的资源受限方案。
论文提出用动作条件价值评论器扩展 PPO，通过在同一状态比较已执行动作与采样替代动作来改善信用分配，并结合广义优势估计与探索噪声约束。作者称该方法能在相同探索设置下逃离平台期，在 PPO 停滞的训练预算内完成精密轴孔插入任务。研究将 PPO 在长程接触丰富任务上的失败归因于状态价值评论器只按回合结果判断进展，导致策略收敛到部分解后无法区分动作优劣。
推荐理由：论文把 PPO 在长程接触任务上的停滞归因于状态价值评论器缺少动作区分，并给出可迁移的算法改动思路。
论文提出 Metatron，一种可提示的全身执行层，由生成式基础策略与可编程技能层组成。基础策略接收由定时身体部位目标、速度指令和风格线索组合成的提示，训练数据包括动捕、合成恢复轨迹和重定向场景交互动作，训练后策略被冻结。
推荐理由：论文给出冻结策略加可编程技能层的人形全身执行方案，并在 Unitree G1 实机上演示多类任务。
论文提出自标注偏好迁移方法SPT，让带偏好标注训练的VLA策略把偏好控制迁移到缺少偏好标注的新任务。SPT在带标注源演示上联合训练共享视觉语言骨干做偏好条件动作预测与偏好识别，再冻结识别器为目标演示自标注并微调策略。
推荐理由：论文给出偏好标注缺失时迁移执行偏好的自标注方法，并报告仿真与实机对比数据，可供研究VLA偏好控制的人参考。
论文提出 FORGE 两阶段学习框架，将在线降阶模型（ROM）参考生成与全身跟踪控制结合，用于人形机器人敏捷运动。第一阶段用单刚体动力学结合完整人形运动学训练命令条件化的全身参考生成器，第二阶段在线滚动冻结的 ROM 策略，为全阶动力学模型上的全身跟踪策略生成参考。
推荐理由：论文给出两阶段降阶模型参考生成与全身跟踪框架，并在宇树 G1 上报告速度与跳跃指标，可供人形运动控制研究比较。
TACOS 提出一种基于腿式状态估计因子图残差的足步不稳定性评分，并将其投影到前序图像上，用于监督稠密视觉预测器。作者给出利用事后信息的硬评分和可即时获得的因果软评分两个变体，在 1716 个人工标注接触上与现有方法比较，两个变体的不稳定性检测与严重程度排序均优于所有对比方法，合并严重程度排序比最强基线提升 28%。
推荐理由：论文提出基于因子图残差的足步不稳定性监督信号，并在人工标注接触与户外实机测试中与现有方法比较。
ThinkWorld 是一个 VLA 学习框架，把动作推理建立在世界动力学上，并通过世界想象的强化学习加以强化。它将每个动作思考表示为 Chain-of-Dynamics（CoD），即一串离散运动 token，刻画从当前世界到未来状态的中间动力学，并作为跨本体的通用动作表示。
推荐理由：论文提出以世界动力学链作为跨本体动作表示，并用世界想象强化推理，为无动作标注视频提供监督路径。
研究提出一套在仿真中为LEAP手训练手内物体位姿到达策略的方案，无需人类数据，经系统辨识后零样本迁移到真实手，可用动捕或单个腕部深度相机。在4个物体、4800个未见目标、13.3小时实机评测中，基于状态的策略在2厘米和0.4弧度内到达95.2%的目标，叠加可调保守度的学习残差安全过滤器后掉落减少75%，仍到达91.5%的目标。策略还能旋转任意姿态的灯泡、到达分布外目标并承受快速手臂运动与扰动。
推荐理由：论文给出LEAP手在仿真中训练、零样本迁移实机的手内物体位姿到达方案，并量化了安全过滤对掉落率的取舍。
RESPLE2 提出一种基于非均匀 B 样条的递归多传感器状态估计框架，用于 6-DoF 运动表示。该方法利用样条节点夹持边界性质，由惯性运动学直接预测控制点，并在迭代扩展卡尔曼滤波中用部分惯性测量完成预测，更新步骤按原始时间戳融合 LiDAR、相机、IMU 与腿部运动学。
推荐理由：论文给出惯性先验驱动的非均匀B样条多传感器里程计方法，并公开代码与实验数据集，便于对照多平台动态场景的估计精度。