Veloxity：用 Rust 编写的内存安全无人机嵌入式固件
作者提出开源嵌入式无人机自动驾驶仪 Veloxity，完全用内存安全的 Rust 语言编写，为自主无人机提供最小化、模块化的基础。研究在仿真、硬件测试台和户外航点跟踪飞行中将其与 C++ 编写的同类自动驾驶仪对比，结果显示功能对等且性能更优，表明内存安全语言可用于可靠且高性能的自主航空航天固件。
全部机器人动态
arXiv cs.ROAI 评分6060 arXiv cs.ROAI 评分6969 CIMI：以接触展开方式迁移灵巧操作技能
作者提出 Contact Imitation Interface（CIMI）框架，用接触几何与指尖 RGB 视图构建无机器人人类示教接口，并通过接触对齐优先的重定向迁移到机器人手。
arXiv cs.ROAI 评分5858 STAR：用本体感知引导动作表征的 VLA 免训练推理方法
STAR 是一种面向预训练 VLA 的免训练推理方法，通过在后层残差更新上做指数移动平均，让后层动作表征继承前层的物体感知更新方向，无需模型更新或架构改动。该方法还用近期本体感知状态调节混合强度，在执行动态快速变化时采用更保守的混合。在机器人操作基准上，STAR 提升了后层物体感知能力，平均任务成功率提高 4.0 个百分点，代码已公开。
arXiv cs.ROAI 评分5555 面向端到端策略的置信度调节安全过滤方法
作者提出一种与滤波器无关的流程，在运行时用策略置信度调节安全过滤器的保守程度：在滤波器运行设计域（ODD）内，置信度用于换取性能；超出 ODD 时，低置信度会带来额外安全裕度。初步 F1TENTH 仿真显示，该调节式过滤器结合了宽松与保守过滤器的优点。
arXiv cs.ROAI 评分6060 FlapSim：面向扑翼机器人的可组合 MuJoCo 仿真平台与降阶气动模型层级
作者提出 FlapSim，一个模块化开源 MuJoCo 仿真平台，把机器人描述、翼面几何与可组合气动模型整合进确定性仿真流程。
arXiv cs.RO精选AI 评分7777 从遥操作到长程灵巧操作：评估视觉运动技能与离线代理指标
研究团队用五指机械手完成RJ45连接器抓取与插入，在约1700次实机试验中评估了覆盖七个策略族的281个模仿学习策略。受控消融显示观测与动作表征的影响超过常规优化器和采样选择，点云策略中感兴趣区域裁剪、机器人基座坐标系表示和点编码器内归一化各提升成功率70至100个百分点，视觉-语言-动作策略改用绝对动作预测后插入成功率最多提升70个百分点。
推荐理由：约1700次实机试验对比281个模仿学习策略，指出观测与动作表征比优化器和采样选择更能决定实机成功率。
arXiv cs.ROAI 评分7575 CaPtain：将小型开放 VLM 后训练为代码即策略机器人智能体的流程
CaPtain 提出一套开放后训练流程，把小型开放视觉语言模型（VLM）训练成代码即策略（CaP）机器人智能体，测试时不依赖 VLA、前沿模型或特权状态。流程先在 GPT-6 Astra 生成的合成轨迹上做监督微调，再用多轮强化学习，并引入读取仿真器特权状态的物理评论器为各次请求分配信用。
arXiv cs.ROAI 评分6969 WorldBridge：用视频与动作专家桥接世界动作模型的任务泛化
WorldBridge 提出一种世界动作模型（WAM），将视频专家与动作专家通过结构化注意力和联合流匹配连接，用于提升机器人在新任务上的泛化能力。在 RoboTwin 2.0 上，仅用分布内视频-动作监督时分布外任务成功率为 25.07%，加入无动作标签的任务视频后升至 55.90%，每任务再加一条带动作标签的示范后达到 70.70%。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分7676 RoboColosseum：跨四类本体的分布式真实环境机器人策略评测框架
RoboColosseum 是一个分布式评测框架，通过统一策略服务和标准化协议，在多地本地运行的机器人网络上评测通用机器人策略。
推荐理由：该分布式评测框架用 5,699 次配对试验比较 VLA 策略与前沿智能体，揭示跨本体排名不一致与微调后的排序反转。
Reddit r/roboticsAI 评分6262 HoloBoxing 提出人形拳击策略训练配方，单张消费级 GPU 7 分钟从零训练
HoloBoxing 提出一种人形拳击学习配方，在预训练全身控制器基础上训练策略，单张消费级 GPU 上 7 分钟从零完成训练，并公开代码与论文。该配方把可复用的运动技能与任务决策分开：紧凑规划器请求未来的身体点目标，冻结的控制器负责关节级执行。
甲子光年 · 微信公众号精选AI 评分7878 北大董豪团队提出One Scan is Enough：一次扫描完成具身导航后训练
北京大学董豪团队公布论文《One Scan is Enough》，用带激光雷达的iPhone扫描一次目标环境，自动生成导航任务并利用重建场景几何信息做强化后训练，无需人工遥操作示范。
推荐理由：一次iPhone扫描替代人工示范，200次真机测试给出25%到85%的成功率对比，可看后训练成本如何下降。
新智元 · 微信公众号AI 评分6262 SpatialScout基准：让智能体主动观察并建立三维空间认知
新智元报道了SpatialScout基准，它把相机交给AI进入未见过的虚拟房间，由模型自主决定转向、移动和拍摄，并提交目标物体的三维坐标。正式评测选取80个室内场景、3,140个目标实例，来自iTHOR、RoboTHOR、ArchitecTHOR、ReplicaCAD和ProcTHOR，每个任务最多100轮交互，评分同时看平均IoU和IoU超过0%、50%、90%的比例。
3D视觉工坊 · 微信公众号AI 评分6060 ICLR 2026论文SAGE-3D为3DGS场景补上碰撞与语义以支持视觉语言导航
ICLR 2026论文SAGE-3D提出把3DGS渲染、源网格碰撞体和人工语义标注解耦拼装成可执行导航环境，并建模为语义与物理增强的POMDP。其物体级语义锚定提供类别、实例ID和边界框，物理感知执行拼接经CoACD凸分解从源网格提取碰撞体嵌入3DGS场景。
3D视觉工坊 · 微信公众号AI 评分7373 KAIST 提出机器人中心点图 Pointmap，π0.5 在 RoboCasa 提升 7.6 点
KAIST AI 与 Holiday Robotics 提出机器人中心点图（robot-centric pointmap），把 RGB-D 观测变换到机器人坐标系并保留 H×W 网格，逐元素加到 RGB token 上注入预训练 VLA。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分8282 ODE Policy：以动作动力学而非动作值学习机器人策略
ODE Policy 提出用神经常微分方程学习动作的向量场，而不是在离散控制步上直接回归动作值，部署时由上一动作积分得到下一动作，使轨迹天然连续。
推荐理由：该工作把动作建模为神经 ODE 的向量场，让轨迹连续成为结构属性，并给出跨多类任务的对比结果。
HuggingFace Daily PapersAI 评分7272 uni-robot-agent：面向机器人使用智能体的统一开源框架
研究团队提出统一框架 uni-robot-agent，用于支持开放权重机器人使用智能体的进一步训练。在无特权输入条件下，开箱即用的 Qwen3.8-Flash-Next 取得 RoboDojo 分数 31.39，超过已公布的 GPT-6 Astra-RoboProbe 结果 28.97，并在 19 项真实任务上表现有竞争力。
Kinetix AI · YouTubeAI 评分2020 Kinetix AI 与 KaiRobotics 人形机器人 ROOF：在头顶受限空间学习跌倒恢复
Kinetix AI 与 KaiRobotics 展示人形机器人在头顶受限空间下的跌倒恢复能力，相关研究名为《ROOF: Learning Humanoid Fall Recovery under Overhead Constraints》。内容以万圣节主题演示呈现，强调在狭窄空间中完成恢复动作，未披露具体机型参数、成功率或实验条件。
CVer · 微信公众号AI 评分6262 天津大学提出FAME：用多锚点探索帮机器人规划未知环境路线
天津大学与合肥工业大学团队提出FAME，利用Conditional Flow Matching同时生成多个探索锚点，再经A*路径规划、路径聚类和分层选择确定探索路线，论文被NeurIPS 2026接收并入选Spotlight。
3D视觉工坊 · 微信公众号精选AI 评分7878 港大开源GenSfM：四张无标定图像联合还原3D物体与相机位姿
香港大学团队开源GenSfM，用原生3D扩散模型在单一多模态序列中联合去噪物体形状与各视角相机位姿，仅需2至4张无标定图像且无需相机内外参。论文在Toys4k与GSO上评估，相比多视图基线TRELLIS-M新视角PSNR提升3.2–4.5 dB，Chamfer距离中位数降低约64%–74%，位姿Acc@5°超过96%。
推荐理由：该工作把原生3D扩散模型改为形状与相机位姿联合去噪的主推理机制，并公开代码与模型，可供稀疏视图重建参考。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5858 BestRand 提出稳定低成本的基准压缩方法，并扩展至 VLA 评测
BestRand 是一种稳定且低成本的基准压缩方法，通过降低随机采样中高误差的长尾风险，在 70 多个文本、多模态和智能体基准上验证，并扩展至 VLA 评测。相比对比方法，其高误差风险降低 50.2%、估计误差平均降低 16.4%，构建成本仅为 51.3%。作者还推导了子集估计全基准分数时误差分布的解析近似，指出随机采样多数情况下误差较小但存在罕见大误差。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分8080 Auriga 技术报告：面向零样本具身操作的任务无关智能体外壳
Auriga 是一个任务无关的智能体外壳，在 RoboDojo 零样本操作上以 57.7% 成功率（64.0 Score）排名第一，将同一模型相对参考外壳的成绩提升一倍以上。
推荐理由：该技术报告给出任务无关智能体外壳在零样本操作上的量化结果，并对比了场景随机化下学习策略的退化幅度。
Tech Xplore RoboticsAI 评分6060 飞蛾仿生机器人借人工循环系统在体生长紫外传感器
爱沙尼亚塔尔图大学与意大利技术研究院团队让飞蛾仿生机器人通过人工循环系统输送吡咯等化学原料，在紫外光照射处原位合成聚吡咯紫外传感器，使机器人获得原本没有的感知能力。
HuggingFace Daily PapersAI 评分6565 REA：面向异步脑-小脑控制的路由具身智能体运行时
研究提出 REA（Routed Embodied Agent）统一运行时，让负责推理的 System 2、具身路由 System 1 与反应式 System 0 策略在同一框架下协作，核心规则是运行中的策略不等待大脑。
Tech Xplore RoboticsAI 评分4040 给毛毛虫穿上“装甲”：研究揭示软体爬行机器人在玻璃等光滑表面移动的设计线索
那不勒斯费德里科二世大学与巴勒莫大学团队用弹簧-质量爬行模型分析 Pieris brassicae 毛毛虫在木材、钢、石板和玻璃上的运动，发现表面粗糙度与爬行性能强相关，玻璃因微观粗糙度不足以让原足抓附而难以通行。
Tech Xplore RoboticsAI 评分7575 宾夕法尼亚大学提出Fast Feature Field，为事件相机提供通用机器人视觉表征
宾夕法尼亚大学工程团队提出Fast Feature Field（F³），将事件相机每秒数千万个信号转换为现有计算机视觉软件可用的通用表征，论文发表于Science Robotics。
机器之心 · 微信公众号AI 评分7272 复旦与南洋理工提出SimpleVLN，用原生多模态大模型刷新视觉语言导航SOTA
复旦大学与新加坡南洋理工大学团队提出SimpleVLN，不改动多模态大模型核心结构、不新增专用导航模块，仅通过历史帧筛选、动作块决策与SFT、DAgger、强化学习三阶段训练完成视觉语言导航。
机器之心 · 微信公众号同新闻AI 评分8888 清华、智元与无问芯穹提出群体经验学习 CEL，96 台真机验证规模化收益
清华大学、智元与无问芯穹联合提出群体经验学习（CEL）范式，并在 96 台机器人上完成原型验证。在手机包装任务中，训练后策略在两台未参与训练的同型号机器人上完成 120 次测试，成功率从 79.2% 提升至 98.3%，失败次数从 25 次降至 2 次。
机器之心 · 微信公众号AI 评分7575 上海交大等提出VaM：用价值预测做任务进度记忆，纸盒装配连续运行4小时成功率超95%
上海交通大学与上海创智学院等提出Value as Memory（VaM），把价值模型的近期预测序列作为任务进度记忆输入动作策略，并配合离线到在线的真机强化学习流程。在纸盒装配任务中，VaM连续自主运行4小时，任务成功率超过95%。消融显示，相比移除价值缓存的版本，最终任务成功率提升29.4%；在线RL方案在三个任务上的平均成功率提升32.8%，平均每个梯度步对应的真实世界时间成本降低57.8%。
CVer · 微信公众号AI 评分7171 复旦与南洋理工提出SimpleVLN：用原生多模态大模型刷新视觉语言导航SOTA
复旦大学与新加坡南洋理工大学等团队提出SimpleVLN，不改动多模态大模型核心结构、不新增专用导航模块，仅靠观测筛选、动作块决策与SFT、DAgger、强化学习三阶段训练完成视觉语言导航。
新智元 · 微信公众号AI 评分2222 刘锋团队提出AI「鲁滨逊测试」：撤走人类后AI能否独立生存
《崛起的超级智能》作者刘锋博士研究团队探索性提出AI「鲁滨逊测试」，在给予必要补给后撤除人类维护与任务指令，观察AI能否自我维持、拓展生存空间及对人类持合作、对抗还是中立态度。测试分约三个月抚育期、约一个月交接期和一年放手期，在物理隔离局域网内留下电池、服务器、可换件机器人和操作手册，并随机注入断电、硬盘损坏等扰动，结果分零至四级并单独标注对人类行为。团队称这只是初步设想，尚需在试点中校准。
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号同新闻AI 评分8888 无问芯穹联合清华、智元提出群体经验学习CEL范式并在96台机器人上验证
无问芯穹联合清华大学、智元提出群体经验学习（CEL）范式，并在96台机器人上完成原型验证。在手机包装任务中，经CEL训练的策略在两台未参与训练的同型号机器人上完成120次测试，成功率从79.2%提升至98.3%；参与学习的机器人从16台增至96台时，测试成功率由86.7%提升至98.3%。
帕西尼 · 微信公众号AI 评分5656 中科院自动化所提出触觉增强抓取插入框架，0.05毫米间隙下成功率67%
中国科学院自动化研究所程龙团队提出触觉增强的抓取—插入全流程学习框架，在0.05毫米间隙下实现67%成功率，峰值接触力降低60%，论文被IROS 2026收录。该研究以帕西尼PX6AX GEN3多维触觉传感器为核心感知硬件，集成至七轴机械臂，覆盖五种几何形状与1、0.25、0.05毫米三档间隙。同等条件下无触觉的IL+RL方案成功率为52%，纯模仿学习方案为0。
机器人daily · 微信公众号AI 评分6262 中科院自动化所与帕西尼合作研究：触觉增强强化学习实现亚毫米级精密装配
中国科学院自动化研究所程龙团队在 IROS 2026 发表研究，用触觉增强强化学习提升亚毫米级精密插入的成功率与稳定性。方案先用 Diffusion Policy 模仿学习抵达孔口，再用 SAC 强化学习完成插入，并通过触觉基线补偿和按扭矩分组的均衡采样处理真实触觉噪声。
36Kr Embodied Intelligence同新闻AI 评分8282 智元联合清华、无问芯穹发布CEL群体经验学习范式，96台真机实现集群自主进化
10月30日，智元联合清华大学、无问芯穹发布群体经验学习范式CEL，以机器人同伴的真实作业轨迹为经验来源，配套FERT失败引导经验检索微调算法与FATS容错异步训练系统。在插花、叠衣、手机充电、凳子组装、手机包装五项真实任务上，CEL训练策略全部超过6名人类远程操作员平均水平，最高领先16.7个百分点。手机包装任务中，参与训练的机器人从16台扩至96台，成功率从86.7%升至98.3%。
3D视觉工坊 · 微信公众号精选AI 评分8888 无问芯穹联合清华、智元提出群体经验学习 CEL，96 台机器人验证成功率 98.3%
无问芯穹联合清华大学、智元提出群体经验学习（CEL）范式，并在 96 台机器人上完成原型验证。在手机包装任务中，CEL 训练的策略在两台未参与训练的同型号机器人上完成 120 次测试，成功率从 79.2% 提升至 98.3%；参与学习的机器人从 16 台增至 96 台时，测试成功率由 86.7% 提升至 98.3%。
推荐理由：96 台真机集群的容错异步训练与失败引导经验检索，给出了群体经验学习的可复现系统与规模收益数据。
雷科技同新闻AI 评分8484 智元联合清华发布CEL群体经验学习范式，96台真机实现集群自主进化
智元携手清华大学、无问芯穹发布群体经验学习范式CEL，让机器人以同伴的成功与失败轨迹作为学习素材，人类只负责结果判定。在插花、叠衣、手机充电、凳子组装、手机包装五项真实任务上，CEL训练的策略全部超过6名人类远程操作员平均水平，最高领先16.7个百分点；手机包装任务中参与训练的机器人从16台扩至96台，成功率从86.7%升至98.3%。
HuggingFace Daily PapersAI 评分7272 OpenFlyV2 发布机载视觉-语言-动作模型，支持空中感知与导航
OpenFlyV2 是一个统一的机载视觉-语言-动作架构，用共享视觉-语言表征在单一模型中支持语义理解、语言定位感知、空间推理与连续飞行控制。模型在 NVIDIA Jetson Orin NX 上以 10 Hz 完全机载生成每段 12 个航点的动作块，并从仿真零样本迁移到真实四旋翼，在四个真实环境中取得 48% 导航成功率，未使用真实空中训练数据。
Leiphone Robotics精选AI 评分7878 哥大李昀烛团队在IROS 2026介绍FlexiTac开源触觉传感器进展
哥伦比亚大学李昀烛团队在IROS 2026介绍了开源柔性压阻式触觉传感器平台FlexiTac开源一年半后的进展，该传感器3分钟即可组装，可弯曲裁剪并包覆于手套、指尖或机器人皮肤。团队已将其集成进LeRobot，并改造UMI手持设备补上触觉记录，用于视觉-触觉同步数据采集与策略预训练。ADI正推进其商业化版本，触觉分辨率达到人类手指的五倍，基于半导体制造工艺量产。
推荐理由：从传感器设计、仿真标定到UMI数据采集，完整呈现了触觉感知规模化的技术路径。
量子位AI 评分7272 清华大学联合无问芯穹、智元提出群体经验学习CEL，96台机器人集群验证
清华大学、无问芯穹与智元联合提出群体经验学习（CEL）范式，让机器人共享同伴的成功经验而非只依赖人类示范，并在96台真实机器人集群中完成验证。两台未参与训练的机器人在插花、叠衣服、手机充电、凳子组装、手机包装五项任务上共测试600次，失败15次，总体成功率97.5%，均超过6名人类操作员的平均水平；手机包装任务成功率从79.2%提升到98.3%。
HuggingFace Daily PapersAI 评分7575 TinyAstral：将自进化 harness 迁移到小型通用操作智能体
TinyAstral 提出两阶段方法，先冻结开放权重教师模型，通过递归自我改进（RSI）让前沿 LLM 智能体读取教师轨迹并提出 harness 修改，每次修改须通过配对统计检验才被接受，再冻结最终 harness 并蒸馏出小型学生模型。