清华与伯克利开源具身智能体uni-robot-agent,Qwen3.8-Flash-Next在RoboDojo得分超GPT-6 Astra
清华大学与加州大学伯克利分校联合提出并开源跨环境统一的具身智能体harness uni-robot-agent,用于打通不同机器人与仿真环境的工具接口。基于该框架,Qwen3.8-Flash-Next在RoboDojo基准上取得31.39分,超过GPT-6 Astra公开的28.97分,成本约为Astra的1/20。
清华大学与加州大学伯克利分校联合提出并开源跨环境统一的具身智能体harness uni-robot-agent,用于打通不同机器人与仿真环境的工具接口。基于该框架,Qwen3.8-Flash-Next在RoboDojo基准上取得31.39分,超过GPT-6 Astra公开的28.97分,成本约为Astra的1/20。
南洋理工大学MMLab与上海人工智能实验室提出PhysLDM,用时空VAE把整段可变形物体仿真轨迹压缩到隐空间,再用扩散模型一次性生成,平均重建误差2.48毫米。
韩国大邱庆北科学技术院(DGIST)APRL 实验室的论文 LT-Mem 获 IROS 2026 最佳论文,该工作提出易变感知时空记忆框架,用 Live、Delta、Meta 三层记忆和基于波动率的覆盖、保留、多假设三种更新策略,解决机器人多次回访同一空间时新观测覆盖旧记忆的时间性遗忘问题。
ETH Zurich 团队研发出无中心机体的环形柔性框架四旋翼 FlexiQuad,撞击时框架变形吸收能量,仍能继续飞行。该机最高飞行速度达 80 km/h,碰撞测试速度约 25 km/h,框架材料成本低于 15 瑞士法郎,并已用于抓取和搬运软质急救包及超过自重的载荷。团队还用强化学习让其在碰撞后先稳定姿态再恢复自主飞行,但可靠感知与自主导航仍是走出实验室的前提。
上海交大邹丹平团队提出DiffDreamer,将学习的世界模型与可微仿真耦合用于四旋翼敏捷控制,论文已被RAL 2026接收。该方法用世界模型预测外部动态、用可微仿真传播机器人物理状态,在激进跟踪任务中距离误差降至0.381m,最强基线为0.793m;动态门穿越在1.0/1.5/2.0 m/s三种门速下过门数为16/12/8,MPC为12/4/1。
Xbotics 具身智能实验室用智元 GE-Sim 2.0 世界模型与 OpenPI π0.5 策略搭建闭环仿真流水线,实测世界模型生成约 4.33 帧/秒、纯策略闭环约 3.20 帧/秒、接入 MiMo 在线判分后降至约 0.88 帧/秒。
推荐理由:作者用四阶段实测拆解世界模型闭环仿真的帧率瓶颈与奖励作弊成因,可迁移到VLA评估流程设计。
灵初智能联合北京航空航天大学、北京大学、香港中文大学提出频率感知流匹配方法 FAFM,论文被 NeurIPS 2026 主会录用。该方法用离散余弦变换(DCT-II)把动作表示为对应真实时间的频域系数,在系数空间做流匹配并约束一阶时间导数,无需增加可学习参数,可独立使用或接入 π₀、π₀.₅ 等 VLA 模型。
推荐理由:论文给出不增加可学习参数的频域动作表示,可接入现有 VLA 模型,为异频数据联合训练提供可迁移思路。
北大-灵初联合实验室提出的 RoboFFT 被 CoRL2026 接收,这是一种面向生成式机器人策略的强化学习后训练方法,复用扩散模型和流模型预训练时的前向加噪过程构造近似概率比,用于 PPO 风格裁剪更新。
推荐理由:该方法复用扩散与流模型的前向加噪损失构造策略更新信号,为生成式策略后训练提供了一条可复用的思路。
无论做 BC 还是 RL,RL 都能帮助收集优质数据。它还能把两个方块叠到另一个方块上面。 和 @qiyang_li @zhiyuan_zhou_ @CharlesXu0124 合作的趣味论文,讲 RL 如何辅助机器人数据采集!
KEC 将 Fable 与 Astra 结合,通过 RSS 快速调节几何、动力学、形变、材质、光照、纹理和相机外参等复杂仿真参数,使仿真匹配给定输入视频。该工作针对具身智能机器人(Agentic Robotics)扩展到新环境、新物体和新任务的能力缺口。
G1 Brunson 采用事件化奖励与非对称演员评论家训练,让深度相机在训练中直接进入观测回路,形成 G1 全身运球策略。官方权重在本机 MuJoCo 复现结果为 12 集平均 43.5 次交叉、零摔倒,与官方对齐。
WAM 把四足机器人在凸模型预测控制下的运动数据训练成前向动力学世界模型,用滚动时域采样规划替代手工转向律,并结合 A* 全局路径与动态障碍外推实现导航避障。材料称全部数值来自本地复现实验。
研究提出文本中性动作子空间(TNAS)诊断,发现视觉扰动可在生成理由逐字不变的情况下改变推理 VLA 的物理动作。在 Alpamayo 驾驶模型与 InstructVLA 操作模型上,局部最敏感动作方向与文本损失梯度近乎正交,范数重叠仅 1.87% 和 5.28%。
研究提出人机协同训练框架 H2RB,通过几何锚定对齐和分离解码器 tokenizer,在不成对的人类与机器人演示上适配预训练 VLA 策略。在真实任务中,物体迁移性能从 8.0 提升到 51.8,技能迁移得分达到 62.7,而协同训练基线完全无法迁移人类演示技能。物体摆放变化下的分布外迁移也从 6.0 提升到 45.3。
首尔大学研究团队提出 VLA 框架 RISE(Responsibility-Induced Specialized Experts),可分别采集移动与物体操作演示数据后联合学习,让机器人在无需完整多阶段演示的情况下连续执行多阶段任务。
浙江大学沈春华团队联合中国电信人工智能研究院(TeleAI)与伽马智能白辰甲团队提出GR-BC,把同一任务的多次尝试构建成图,用反向Dijkstra搜索估计各状态到成功的剩余步数,再据此为动作块加权训练视觉语言动作模型。
南洋理工大学等机构在 NeurIPS 2026 发表 MemSkill,把记忆操作封装为可学习、可复用、可进化的 Memory Skills,由 Controller 选择技能、Executor 构建记忆,并用任务反馈优化选择策略。
LeCun 创立的世界模型公司 AMI 联合纽约大学、巴黎 INRIA 和布朗大学发布论文 H-JEPA,提出将多个 JEPA 逐层堆叠的分层世界模型,用于视觉规划。
南洋理工大学等机构的研究团队在 NeurIPS 2026 发表 MemSkill,将记忆操作封装为可学习、可复用、可进化的 Memory Skills,通过任务反馈优化技能选择,并依据失败案例修订和扩展技能库。
苏州大学未来科学与工程学院2022级本科生汪瑞在陈涛教授团队指导下,以共同第一作者身份在《Nature Communications》发表触觉芯片TACHIP研究成果。该即插即用软触觉芯片用五像素气动阵列重构形状、硬度、粗糙度和温度等触觉模式,首轮识别率达95%,并通过反向触觉反馈将六类遥操作任务成功率从65%提升至85%。团队依托埃夫特工业机器人平台完成验证演示。
布里斯托大学团队用一排普通电动机通过共享机械骨架相互耦合,构建出模拟肌肉收缩的桌面物理模型,成果发表于 Royal Society 期刊 Interface。实验中电动机间歇接触骨架传递力,无需直接通信便自发出现负载-速度关系、随载荷增加更多单元参与、以及协调波等肌肉样行为。研究者认为这种由结构本身承担协调工作的思路,可能有助于改进机器人的驱动方式。
SoftCon 框架以四面体软体动力学、沿纤维收缩的肌肉约束,以及关键帧矩阵与传播滤波生成的激活行波构建章鱼游动控制链,并用 PPO 学习协调而非重建。该框架源自 SIGGRAPH Asia 2019。
G1 Dribble 用端到端强化学习实现仿人机器人足球带球,行走任务不调整权重,速度指令同时驱动身体与足球。作者在 MuJoCo-Warp 本机实测并记录十八回合云端实录,给出触球节律、可再触球距离带与失效形态,包括正中开局跨球不触、侧偏才有首触,1.5 米每秒直接撞飞。
HACMan++ 面向六维物体整理的长时序操作,把动作拆成选基元、在点云上锚定落点与连续参数三部分,并用逐点逐基元的评价量图统一决策。该框架据此实现推、抓、移、放的闭环衔接。
Neural-Fly 提出将风不变表征与在线最小二乘结合的残差气动力适应律,用于四旋翼无人机在强风下的在线适应控制。该方法用公开飞行数据训练网络,并在 PyBullet 四旋翼与定常风场中完成 8 字轨迹跟踪对比实验,展示域偏移分离带来的快速适应能力。
南达科他州立大学等机构提出Any3R,用稠密射线场描述任意中心相机,一次前向即可从混合相机图像重建三维点云并估计位姿。该方法以角度坐标替换旋转位置编码的行列号,并用立体角对像素损失加权,使一套权重覆盖针孔、超180°鱼眼和360°全景。在13种中心相机、3个数据集的基准上,其重建精度与位姿精度均领先,推理代码、13种相机模型和权重已开源。
推荐理由:该文介绍一种用稠密射线场替代针孔假设的前馈三维重建方法,可了解多相机类型混合输入的处理思路。
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完成亚毫米级精密插入,在0.05毫米间隙下将成功率从无触觉方案的52%提升至67%。
HeLM 是一个分层 VLA 框架,通过分解式事件检测和事件触发记忆更新,用显式语言保存任务相关历史,以解决现有 VLA 模型在马尔可夫假设下无法完成需要工作记忆的任务的问题。
GenSight 是一个统一的具身世界模型,把未来视频生成与稠密感知整合进同一个预训练视频扩散 Transformer。它用统一的时空表示覆盖视频、深度、具身分割和相对首帧的2D光流,基于共享 DiT 主干以轻量任务调制在同一架构内预测各模态,并在统一速度预测空间联合优化。推理时支持多步未来视频生成加对齐稠密预测,以及从观测视频做单步稠密感知,训练数据涵盖多种机器人本体与人类手部交互。
该论文提出一种基于Transformer、带共享模块化递归的架构,用于通用形态机器人控制,并在MuJoCo机器人集合上评估其泛化性能。作者指出上下文特征往往只部分可得,但可通过模块交互恢复,从而改善多机器人控制和对训练中未见上下文的泛化。结果显示,在四种环境下,对动力学、运动学和拓扑均未见的机器人,零样本泛化性能有显著提升。
作者提出 MUSBRIC,一套面向可重构肌骨机器人的模块化硬件平台及配套 MuJoCo 仿真器,通过乐高兼容端盖把纤维增强伸长型气动人工肌肉变成可插拔复用的肌肉模块。肘关节原型验证了随载荷变化的屈伸,滑轮导向实现可逆运动,机械限位稳定伸直姿态;机械手展示柔性抓取与多关节搭建,15 种腿部构型在硬件与仿真中完成匹配扫描,四腿组装的四足机器人实现行走。硬件设计与仿真代码将开源。
LOGIV 是一个面向长程机器人任务的任务图框架,把符号规划、基于观测的校验和具身执行连接起来,并在执行中检查条件支撑与资源顺序边的物理有效性,失败后通过依赖追踪确定需要恢复的部分。
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。作者构建了约 7 万条导航轨迹和 6 万对视觉-语言指令-响应的仿真数据集,模型在 NVIDIA Jetson Orin NX 上完全机载以 10 Hz 生成每块 12 个航点的动作块。
论文提出执行器感知(AA)观测器输入:高度与姿态观测器使用经假定旋翼模型滤波、并与测量延迟对齐的受限虚拟输入,水平观测器使用由实测姿态重建的加速度。
SimRetract 提出一种仅用仿真演示训练的策略,让机械臂从外科医生手中接过牵开器并在交接时保持牵开,实现开放手术中医生与机器人协作的零样本仿真到现实迁移。
研究团队发布 TacClaw-Infinity 大规模结构化视觉-触觉-语言-动作(VTLA)数据集,用于接触密集型操作,规模超过 10000 小时、100 万条 episode、10 亿帧,覆盖 1000 多种任务类型。
推荐理由:该数据集给出万小时级触觉操作数据的采集接口与质量控制流程,可供参考其跨本体迁移验证方式。
研究团队提出 I3L,一套结合全身纠正与迭代策略精炼的软硬件系统,用于缓解离线模仿学习策略在长程全身移动操作中的分布外退化。
作者用稀疏自编码器(SAE)分析 VLA 模型的内部表征,找到一个激活与对抗补丁存在强相关的特征,并在推理时仅当线性探针检测到攻击才抑制该特征,从而在不微调 VLA 的前提下提升鲁棒性。在 LIBERO-10 上的对抗补丁攻击测试中,条件干预提升了间歇性攻击下的成功率,而持续施加同一干预会明显降低策略性能。
该论文基于动力学感知的扩散去噪框架 D4orm,构建了面向不同运行需求的多机器人轨迹规划器族,包括解耦规划器、带反馈控制的在线滚动时域规划器和分布式规划器。在二维和三维环境中的差速驱动与全向机器人评测显示,基于 D4orm 的方法比 MPPI 等采样优化方法和一种基于学习扩散模型的方法更快、更可靠地找到高质量解。
论文提出压缩延迟信息投影(CDIP),在15维误差状态卡尔曼滤波(ESKF)中处理延迟到达的水声位置测量,保留与来源关联的IMU快照及当前到快照的互协方差,无需从头重复滤波即可投影延迟修正。