MIT CSAIL 与 CMU 提出 Workspace Models，让机器人以轻量记忆模块学习复杂技能
MIT CSAIL 与 CMU 提出 Workspace Models，用大视觉语言模型在离线阶段把长历史观测压缩为隐向量，并训练小型策略模型，使机械臂能在毫秒级内规划下一步动作。
推荐理由：该研究把大模型的离线推理蒸馏为轻量记忆模块，让机械臂在毫秒级内完成长时记忆推理，为机器人实时决策提供可迁移思路。
#Grasping and manipulation
MIT CSAIL精选AI 评分7171
新智元 · 微信公众号AI 评分7171 西安交大兰旭光团队提出AffordSim：用三维可供性预测生成机器人操作数据
西安交通大学兰旭光教授团队提出AffordSim，将开放词汇三维可供性预测接入仿真轨迹生成，从自然语言任务描述出发定位物体功能区域，再结合cuRobo运动规划生成可执行操作示范。
机器人前瞻 · 微信公众号AI 评分7272 伽马智能与TeleAI联合宇树推出LocoManiLab人形移动操作测评框架
伽马智能与TeleAI联合宇树推出LocoManiLab，这是一个面向人形机器人移动操作的统一测评框架，覆盖五类家庭空间、13个场景实例和234项任务，以宇树G1和Dex3灵巧手为统一测试本体。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分7878 SWAM：用跨模态对齐扩展世界动作模型
SWAM 研究世界动作模型在引入动作学习后如何维持语言-视频对齐，整理了约 47,000 小时通用视频、第一视角视频、UMI 演示和机器人演示数据，系统比较语言-视频监督、语言-视频-动作监督及两者联合使用的效果。
推荐理由：原文系统比较了语言-视频与动作监督的组合方式，并给出跨模态对齐在动作学习中的训练配方与实机泛化结果。
Tech Xplore RoboticsAI 评分5858 加州大学圣地亚哥分校提出EgoThumb可穿戴机械拇指，单手完成双手任务
加州大学圣地亚哥分校团队在arXiv预印本提出EgoThumb，一种由掌侧广角相机和模仿学习模型驱动的可穿戴机械拇指，可自主抓握并稳定物体，让使用者单手完成拧瓶盖、搅拌茶等任务。
HuggingFace Daily PapersAI 评分7272 LingBot-Touch 提出异构触觉统一表征，可插拔接入扩散策略与 VLA 模型
研究团队提出触觉基础模型 LingBot-Touch，可在压阻、磁性和视触觉等不同传感器间生成统一表征，并易于扩展到新传感器类型。其触觉 token 可即插即用地接入扩散策略以及 π_{0.5}、LingBot-VLA 等视觉-语言-动作模型，在仿真与多硬件平台实机实验中提升复杂操作任务表现，同时保持较高计算效率。
Reddit r/roboticsAI 评分6060 论文称原始触觉信号在104组测试中22组拖累操作，预训练特征可修复多数
一项论文提出触觉数据的表征方式可能比分辨率更关键，作者在3x3手套阵列到240x240光学指尖等多种传感器上预训练触觉编码器 LingBot-Touch，并用4种策略在26个真实任务上测试。
Dexmate精选AI 评分6262 Dexmate 拆解编码智能体执行机器人任务的全过程
Dexmate 让 Codex（GPT-6 Astra）和 Claude Code（Opus 5.5）通过 MCP 工具控制 Vega 轮式双臂移动操作机器人，水果入篮和开门任务全部成功，精度更高的碗架任务在原始工具接口下无一成功。
推荐理由：Dexmate 用 Codex 和 Claude Code 实测机器人任务，量化了动作之外的时间开销与安全响应缺口。
arXiv cs.ROAI 评分6262 BLaFA：将语言指令映射到3D功能可供性，实现工具使用中的灵巧抓取
BLaFA 提出一个语言驱动的功能灵巧抓取框架，把自然语言指令转换为操作约束语义六元组，并定位3D功能接触关键点，再映射为手腕位姿与手指关节和力指令。研究在100条开放词汇指令、覆盖四类功能意图的14组任务-工具组合以及真实机器人实验中验证了该框架。代码将公开。
arXiv cs.ROAI 评分7070 DexHOT：学习手物构型迁移的灵巧操作
DexHOT 将灵巧操作表述为手物构型迁移，从合成可行构型对中学习可复用的关系条件迁移原语，无需人类参考动作。在包含 120 个物体的 DexHOTBench 上，单一策略对已见物体迁移成功率为 80.5%、未见物体为 69.4%；在真实灵巧手上完成 200 次迁移，成功率 61.5%，六个示范引导任务的任务成功率为 90%。
arXiv cs.ROAI 评分6262 VOMMI：面向移动操作的可携带演示采集与学习框架
VOMMI 是一个可携带演示采集与学习框架，通过离线轨迹重建和在线视觉-运动条件化，把可携带 RGB 演示接入 VLA 后训练。R2-VO 用稀疏几何锚点精修轨迹，使身体与手部流绝对轨迹误差平均降低 24.6%；仅用可携带演示后训练的策略，基座速度误差比用机器人采集演示训练的策略低 18.2%，末端执行器平移精度相当。
arXiv cs.ROAI 评分6161 CompVLA：面向接触密集操作的变阻抗视觉-语言-动作模型
CompVLA 是一个统一的视觉-语言-动作（VLA）框架，可从 RGB 和语言输入联合预测运动与刚度矩阵。它在常规架构上增加专门的 Compliance Expert，输出时变刚度和虚拟位移曲线，并通过几何阻抗控制执行。
arXiv cs.ROAI 评分6060 通过几何先验预训练提升操作模仿学习效率
研究构建仅含平面、物体和方块手的几何视觉预训练数据集，轨迹自动生成，场景无纹理与背景，让策略先接触手与物体的几何关系。作者用 ACT 在三个仿真机器人各五项操作任务及三个真实机器人任务上评估，多数组合中从几何先验微调在训练早期成功率高于从零训练，且只需少量任务示教。结果表明高度简化的几何场景也能提供跨机器人、迁移到真实任务的初始化。
arXiv cs.ROAI 评分4747 软体机器人鼓手用优化主动技巧实现多反弹鼓滚奏
一款软体机器人鼓手通过 Tap-Pull（TP）与 Micro-Pulse（MP）两种技巧实现高频鼓滚奏，并借助贝叶斯优化在数据驱动下分别调参。软体 TP 每次击打获得最高 12.25 次反弹且间隔均匀；软体 MP 抑制音量衰减，声学效率为刚性 MP 的 6.8 倍。研究对比了软体与刚性末端执行器，成果发表于 AIM 2026。
arXiv cs.ROAI 评分5858 MATE：异步多速率扩散策略组合框架
作者提出 LAG-Fusion，一个面向异步多模态扩散策略组合的延迟感知引导融合框架，允许各模态策略按自身推理速率运行，并在有输出时提供去噪引导。为保持异步组合一致，作者在相对动作表示下推导了扩散变量的参考系重基规则，使延迟到达的引导在融合前完成对齐。作者在接触密集操作中把低频视觉策略与高频力策略组合，异构模态延迟实验显示其响应性与任务表现优于同步融合和专门设计的力感知基线。
arXiv cs.ROAI 评分6262 NoContactNoWorries：用视觉与本体感知估计接触，支撑手内灵巧操作
NoContactNoWorries 提出一个基于 Transformer 的多模态框架，融合 RGB-D 视觉与机器人本体感知，推断手与物体交互的二值接触状态，作为伪触觉信号。作者在多个物体上训练单一接触预测模型，并验证该推断信号可支撑下游强化学习智能体完成手内物体重定向，且能泛化到新物体。仿真与真实机器人实验均验证了从视觉和本体感知推断接触的可行性，论文已被 IROS 2026 接收。
arXiv cs.ROAI 评分6767 DexTeleop-0：面向共享自主的力感知双臂灵巧遥操作框架
作者提出 DexTeleop-0 双臂灵巧遥操作框架，用指尖触觉反馈在人类跟踪指令上叠加机器人侧接触修正，以缓解运动学映射误差和仅靠视觉无法调节接触力的问题。该方法通过接触刚度近似与运动学雅可比实时计算局部修正，并加入逐接触力跟踪、预测接触力矩软正则和有界手部关节残差。
arXiv cs.ROAI 评分6161 CLOI：面向非抓取操作的对象信息闭环控制方法
作者提出闭环对象信息（CLOI）方法，将非抓取操作拆分为物体级长程位姿规划与机器人级动作规划，并用 MPPI 求解子问题、通过 ADMM 在物体位姿上达成共识。在 xArm6 机械臂的带障碍平面推动任务中，相同计算预算下 CLOI 相比标准 MPPI 在仿真中成功率提升 35%，在硬件上提升 43%。
arXiv cs.RO精选AI 评分8080 学习增强机器人自动化在电机产线实现线缆插入与焊接
研究提出学习增强机器人自动化（Learning-Augmented Robotic Automation）混合系统，将学习型任务控制器与神经三维安全监控器接入传统工业流程，在电机产线自动完成柔性线缆插入与焊接。每项任务仅用不到20分钟真实数据，系统在无物理围栏条件下连续运行5小时10分钟，生产108台电机，产品级质检通过率99.4%，节拍接近人工且循环时间波动更小，焊点质量与熟练操作员相当。
推荐理由：论文给出学习增强工业自动化在真实产线连续运行5小时10分钟、108台电机99.4%合格率的数据，可作为学习控制进入制造的落地参照。
arXiv cs.ROAI 评分7272 模块化磁软体机器人导管实现胰胆管可视化介入
研究团队提出直径1.47毫米的模块化磁软体机器人导管，把成像、光纤布拉格光栅（FBG）形状感知、柔性夹爪、磁锚定球囊和微米级超声触发释放壳集成到磁体本体、表面或相机占位上，并测量各功能对弯曲性能的代价。
arXiv cs.ROAI 评分5858 面向高效安全人机协作的自适应碰撞灵敏度框架
作者提出一种自适应碰撞灵敏度框架，按机器人各连杆的有效质量（EM）动态估算碰撞力，并据此判断是否中断运动，不再对整机使用固定接触阈值。实验在带 AIRSKIN 敏感皮肤的 UR10e 实机与仿真上进行，并补充了基于关节力矩感知的 KUKA LBR iiwa 仿真实验；在包含瞬态与准静态碰撞的模拟拾放场景中，相比标准方法生产效率提升超过 45%。
arXiv cs.ROAI 评分5858 HaNDF：以物体为条件的几何神经手部距离场
HaNDF 提出以物体为条件的神经距离场，作为手物交互中合理手部构型的数据驱动先验，将合理关节姿态表示在条件场的零水平集上。作者借助黎曼几何工具把给定姿态投影到该场，并可反向优化推断交互物体。论文称该先验适用于姿态细化、遮挡下重建与物理合理的操作合成，已被 NeurIPS 2026 接收。
arXiv cs.RO精选AI 评分8080 论文分析智能体式操作策略：AMP1 零样本成功率 85.6%
论文提出智能体式操作策略（AMP），由通用 AI 模型直接控制机械臂并随任务推进调整动作，作者给出的参考实现 AMP1 在单臂、双臂和移动操作上无需改动即可运行。
推荐理由：论文给出通用 AI 模型直接控制机械臂的零样本成功率与实机试验数据，可与 VLA、WAM 专门策略对照。
arXiv cs.ROAI 评分6262 Grasp-TAGS：通过 critic 蒸馏实现任务感知抓取选择的抓取式移动操作
作者提出 Grasp-TAGS，一个面向目标条件大物体重排的任务感知抓取选择框架，在多个初始抓取配置上训练统一的 PPO 强化学习策略，并把学到的 critic 蒸馏成轻量抓取效用网络，仅凭候选抓取配置与目标信息对候选抓取排序，在接触前选出预测下游效用最高的抓取。
arXiv cs.ROAI 评分5858 COBRA 蛇形机器人实现全身自主移动操作
作者提出蛇形机器人 COBRA 的闭环全身移动操作方案，不区分推进与操作部件，身体任意部位都可接触物体。研究在 Moreau-Jean 时间步进框架下建立统一机器人-地面、机器人-物体与物体-地面交互的接触隐式动力学模型，并结合几何规划器与比例控制器做全阶动力学轨迹优化，在侧向蜿蜒运动中自主将物体推至目标位置。方案已在多种配置的硬件上验证规划器与控制器，并给出简化轨迹优化的仿真结果。
arXiv cs.ROAI 评分6060 SURE：面向高效视觉-语言-动作学习的时空不确定性表示
SURE 是一个数据高效的视觉-语言-动作（VLA）训练框架，通过轻量转置卷积概率动作解码器建模空间不确定性，并用 Soft-DTW 对齐监督适应演示中的时间差异。在 LIBERO、RoboTwin 2.0 和真实操作任务上，仅用 10% 示教数据或 20% 训练步数，SURE 的操作成功率即可匹配或超过基线 VLA。
arXiv cs.ROAI 评分6060 ODEAction提出无分块动作生成范式，用ODE演化替代动作块预测
ODEAction提出无分块的动作生成范式，用连续动作演化替代VLA模型常见的动作块预测，以动作空间上的转移场刻画当前动作随演化时间的变化率，执行时以当前动作为初始条件用ODE积分递归生成后续动作。该方法实现为动作头，不依赖特定视觉-语言主干架构，在LIBERO、EBench、RoboTwin和真实机器人上的实验显示任务表现与轨迹质量优于匹配的动作分块基线，精细操作任务上提升尤为明显。
arXiv cs.ROAI 评分5050 光电软吸盘实现猕猴桃抓取的机械交互力感知
研究团队提出一种针对猕猴桃的双组分光电软吸盘，在已知接触区间内用光学信号估计与真实果实的交互力，对未参与训练的果实取得分组交叉验证 R²=0.968±0.005（MAE=0.138 N），单果留出 R² 中位数 0.973（MAE=0.134 N）。
arXiv cs.ROAI 评分6060 Horizon-Coupled Obstacle Guidance：为相对动作扩散策略提供推理时避障引导
该研究提出一种面向预训练相对动作扩散策略的推理时障碍引导框架，将累积相对动作展开为工作空间轨迹，用基于SDF的障碍模型评估轨迹上的障碍交互，并在去噪过程中把每个障碍响应传播到所有相关动作增量。在覆盖四类操作任务的七个障碍约束场景实机实验中，该方法取得105/140（75.0%）无碰撞任务成功，绝对动作逐点引导为8/140（5.7%）。消融显示相对动作的时域耦合形式在两种障碍模型下都带来更大的提升。
arXiv cs.ROAI 评分6464 MDF++：端到端表征学习的视触觉世界动作模型
MDF++ 是一个视触觉世界动作模型，用扩散骨干网络端到端学习多感官观测的潜在表征，以解决现有世界动作模型依赖冻结预训练编码器、表征不适配控制的问题。作者提出多任务学习策略，利用跨模态相关性学习任务相关表征，避免朴素联合训练导致的特征坍缩。在包含真实螺栓拧紧与螺母对位的接触密集操作任务上，其表现比基于冻结预训练表征的世界动作模型高出最多 50%。
arXiv cs.ROAI 评分6565 SUGARv2：从合成交互参考学习多样化视觉人形机器人移动操作技能
SUGARv2 提出一个统一框架，通过交互参考合成和共享训练流程学习多样化视觉人形机器人移动操作技能。该方法把可复用任务模板适配到不同空间配置以低成本合成机器人与物体协同运动参考，并以基于参考的模仿作为跨任务共同学习目标，先训练特权教师再经教师蒸馏和强化学习训练视觉策略。
arXiv cs.ROAI 评分7171 用规划器验证的反事实测试审计抓取可行性预测器
研究提出规划器验证的反事实（CF）测试：固定抓取位姿，在接近通道中插入实体障碍并把其点加入模型输入，由规划器重新判定标签从可行翻为不可行。在覆盖点云、体素、深度和物体 token 的八个预测器上，CF 配对 AUROC 从自然场景的 0.920-0.996 降至接近随机（0.470-0.504），且该翻转在四种规划器、两种机械臂和真实物体障碍下均成立。
arXiv cs.ROAI 评分6262 ToolDex：面向创造性物理工具使用的人类自我中心与外部视角演示数据集
ToolDex 是一个面向创造性物理工具使用的大规模人类演示数据集，记录人类选择、改造并重新利用身边物体作为工具的场景。数据采集使用同步的自我中心相机与八台外部视角相机，提供手、工具、目标物体及其可变形交互的多视角高保真观测与标注。作者还建立了覆盖物理工具使用推理、稀疏视角 3D 与 4D 重建、机器人策略学习三项核心能力的基准套件。
arXiv cs.ROAI 评分6262 RevoSim：面向灵巧操作的可扩展多模态触觉仿真器
作者提出 RevoSim，一个面向 BrainCo Revo3 灵巧手的多模态触觉仿真器，联合建模 285 个压阻式触觉单元和 5 个视触觉指尖。该仿真器可同步生成压力、深度、RGB 与标记位移观测，在单张 RTX 5090 上其深度条件标记位移配置支持最多 4096 个并行环境。作者完全在仿真中训练了手内操作与抓取策略，为后续仿真到现实迁移打基础。
arXiv cs.ROAI 评分5656 HOC2R：从人类视频提取手物接触轨迹用于机器人运动迁移
HOC2R 提出一种手物接触轨迹提取器，结合冻结的 DINOv3 与 SAM 2.1 特征和学习头完成手物关联与接触定位，用于从人类视频中提取机器人可用的运动线索。
arXiv cs.ROAI 评分6565 PRISM：用上下文技能混合路由实现可保留技能的 VLA 适配
PRISM 把可复用技能表示为参数级基元，每个技能族存为独立的低秩动作专家适配器，推理时由按块运行的 VLM 条件路由器组合调用。在 RoboCasa365 上，PRISM 取得 56.43% 原子技能成功率和 20.00% 长程复合任务成功率，标准 π0.5-LoRA 两阶段微调则为 17.86% 和 17.50%。
arXiv cs.ROAI 评分5858 It Takes Two to Tangram：面向装配的多智能体以物体为中心强化学习
作者提出一种以物体为中心的强化学习框架，把每个零件视为一个智能体，学习共享策略来完成连续装配控制。图神经网络表示零件、目标位姿及其空间关系，并预测各部件平移与角速度；逐智能体PPO配合集中式图评论家，在单一反馈策略内学习运动与时间协调。研究在平面七巧板装配中验证，通过程序化生成目标构型与随机初始布局支持训练评估，并在仿真中演示并行装配、在真实机器人上迁移为顺序执行。
arXiv cs.ROAI 评分5959 VICTR：用价值函数估计进度，为 VLA 模型实现上下文学习
VICTR 提出一种面向视觉-语言-动作（VLA）模型的上下文学习框架，通过 In-Context Value Function Estimator（IC-VFE）估计任务相对进度，并据此检索对应阶段的演示片段。
arXiv cs.ROAI 评分6767 ForPC：面向人形机器人推车的力感知全身控制框架
ForPC 是一个力感知全身控制框架，通过两阶段强化学习调节人形机器人推车时的推车速度。该方法先从本体观测中推断力隐变量与状态隐变量，无需外部力传感器，再由残差策略协调手臂、腰部和腿部动作；仿真中推车速度 RMSE 较仅运动控制基线最多降低 68.2%，多弯道路线横向误差最多降低 74.2%。
arXiv cs.ROAI 评分6969 CS-Pi：在推理时满足约束的流匹配策略采样方法
CS-Pi 提出一种“采样-投影-重加噪”的流匹配策略采样器，在推理阶段满足演示中未出现的约束，同时保持动作在策略下仍然合理。该方法把每次采样投影到最近的安全动作，再按投影位移大小加回噪声并重跑原策略，直到采样安全；在 7 自由度货架抓取任务上安全成功率为 81%，在 Franka 零样本部署上为 55%，而单纯投影分别为 55% 和 40%。论文已被 CoRL 2026 接收。