Meta等机构发布RoboJEPA：8B世界模型在绕障任务上的规模定律与真机表现
Meta FAIR、Chandar Research Lab与Mila等机构在arXiv公开RoboJEPA，将动作条件世界模型预测器扩至80亿参数，用离线“想象误差”预估更大模型的预测质量。
#Planning and decision-making
机器人产业应用 · 微信公众号AI 评分7171 CVer · 微信公众号AI 评分6060 NeurIPS 2026 Oral 论文 LCVN 提出语言条件视觉导航任务与两条世界模型路线
华盛顿大学等机构的研究者提出语言条件视觉导航任务 LCVN，模型仅凭起点图像和语言指令预测完整导航动作序列，无需真实环境反馈纠错。团队构建了含 39016 条轨迹、117048 条人工核验指令的数据集，并比较两条路线：LCVN-WM 与 LCVN-AC 在世界模型潜空间中学习策略，LCVN-Uni 基于 Anole-7B 联合预测动作与画面。
Tech Xplore RoboticsAI 评分5858 MIT 与纽约大学提出 FLEX：让机器人从自然语言指令中推断隐含意图
MIT 与纽约大学研究人员提出 FLEX，一个面向机器人运动规划的特征编辑流程，让机器人从自然语言指令中推断未明说的偏好。FLEX 分三步：Add 把用户提到的物体加入避让特征，Generalize 借助 GPT-4o 归纳出脆弱、易燃、电子设备等更高层类别，Mask 用视觉系统删除已不在环境中的物体，整个流程约 5 秒。
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。
IEEE Spectrum RoboticsAI 评分7575 UC Berkeley 与 NVIDIA 提出 agentic robotics，用编码智能体替代数据驱动编程
UC Berkeley 与 NVIDIA 在 CoRL 2026 上联合提出 agentic robotics 方法，把机器人编程从数据问题转为编码问题：用大语言模型驱动的编码智能体分解任务、生成代码，并在仿真中迭代调试。
Tech Xplore Robotics精选AI 评分7878 UC Berkeley与NVIDIA提出agentic robotics，用AI智能体在仿真中生成并改进机器人程序
UC Berkeley的Ken Goldberg团队与NVIDIA机器人工程负责人Spencer Huang提出“agentic robotics”方法，让AI智能体在仿真中生成、测试并修正机器人控制程序，无需额外采集数据。
推荐理由：报道介绍了用多智能体在仿真中生成、测试并修正机器人程序的方法，并给出仓储分拣的落地数据。
爱范儿同新闻AI 评分8080 苹果公开HALO人形机器人研究：用宇树G1加Mac mini，纯仿真数据实现陌生家庭自主导航
苹果研究团队公开HALO人形机器人研究，以宇树G1为身体、背负运行千问模型的Mac mini M4 Pro，在6个未扫描的真实家庭中完成坐下、钻桌底、推箱子等任务，360次测试平均成功率91%。
同一新闻，精选展示《苹果公开 HALO 人形机器人研究：宇树 G1 背 Mac mini 跑千问，陌生家庭任务成功率 91%》
Sergey LevineAI 评分4242 Flow Reversal Steering：VLM 提示引导扩散 VLA
VLM 能理解语义：抓哪个物体、放到哪里。但如何把这些知识转化为流畅而灵巧的动作？ 周二在 CoRL 上，Andy 和 Will 将介绍 Flow Reversal Steering：一种把 VLM“提示”传递给扩散 VLA 的方法。
Sergey LevineAI 评分5050 OmniVLA导航模型实现实时推理
我们在伯克利的多个研究项目中使用了OmniVLA导航模型。今年早些时候，Noriaki弄清了如何通过边缘+远程推理的组合让它实时运行！ https://asyncvla.github.io 明天来看看Noriaki关于此的演讲！
arXiv cs.ROAI 评分6060 LeWAM：基于 JEPA 世界动作模型与扩散引导 MPC 的机器人规划方法
作者提出 LeWAM，一个在无解码器 JEPA 潜空间上端到端训练的双向 Transformer，同时支持前向、反向、逆动力学与策略预测四种模式。线性探针实验显示，LeWAM 潜空间读取机器人与物体状态优于仅前向的 Le World Model，且对视觉干扰的忽略程度与 LeWM 相当、明显优于基于重建的 WAM。
arXiv cs.ROAI 评分6060 Fast-TD-MPC：自适应决定何时规划的快速数据驱动MPC框架
作者提出Fast-TD-MPC，一个在快速策略执行与测试时规划之间自适应切换的轻量框架，把昂贵的规划留给最需要的状态。该方法在103个连续控制任务上保持有竞争力的表现，推理速度最高提升约4倍；在外部扰动下会选择性回退到规划，鲁棒性与原规划器相当。
arXiv cs.ROAI 评分7171 小型四旋翼无人机基于毫米波雷达的机载动态避障系统
作者提出首个基于毫米波雷达的机载感知与控制动态避障系统，用于小型四旋翼无人机。系统结合轻量交互多模型（IMM）跟踪器与直接输出规避加速度的控制障碍函数（CBF）控制器，并推导感知范围、相对速度与控制延迟之间的充分避障条件。
arXiv cs.ROAI 评分7272 EvoPlan：带时空保证的进化神经符号机器人规划框架
EvoPlan 提出一种神经符号规划框架，以符号有效性和从数据中学到的约束作为保证，并可在本地部署的开源权重模型上运行。
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.ROAI 评分5858 ObjView-Bench：重新审视物体中心视角规划的难度与部署评测
作者提出 ObjView-Bench 评测框架，用于物体中心视角规划，把全向自遮挡、观测饱和难度和基于集合覆盖的规划难度三者拆开。该框架还设计了面向部署的评测协议，显示预算条件与可达视角约束会明显改变经典、学习和混合规划器的方法排名与失败模式。论文已被 NeurIPS 2026 接收。
arXiv cs.ROAI 评分5959 XIT：面向未知环境主动气体分布建图的探索与利用信息树规划器
作者提出 XIT，一种基于采样的规划器，把主动气体分布建图（GDM）建模为下一最优轨迹的信息路径规划问题，用单棵共享树同时朝多个前沿目标生长，并在途中进行信息性气体采样。
arXiv cs.ROAI 评分6262 VLD：以视觉学习距离作为强化学习导航接口
作者提出视觉学习距离（VLD）框架，将图像目标导航的感知学习与策略学习解耦：先在约3000小时互联网与仿真视频上自监督训练距离到目标预测器，再在仿真中用GeoNoise扰动特权几何距离训练强化学习策略，部署时零样本使用VLD预测。
arXiv cs.ROAI 评分5858 Sketch-MoMa：通过手绘草图解读实现移动操作机器人遥操作
Sketch-MoMa 提出一种以用户手绘草图为指令的移动操作机器人遥操作方案，利用视觉语言模型（VLM）理解叠加在观测图像上的草图，推断所画形状与机器人底层任务。
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5050 LACART：面向安全关键机器人的前瞻增强避障与参考跟踪策略
LACART 将基于前瞻的控制障碍函数（CBF）、松弛控制李雅普诺夫函数（CLF）与二次规划（QP）结合，在统一优化层中修正车辆标称指令，同时处理圆形障碍与赛道边界。
arXiv cs.ROAI 评分5555 面向 LiDAR 无人机探索的轻量级路径感知前沿重排序方法
论文提出一种面向 LiDAR 无人机自主探索的轻量级路径感知前沿重排序方法：先用轻量效用函数保留少量 top-N 前沿候选，再用时间受限的 RRT* 规划估计其可行路径代价并重排序，所选前沿的路径还被复用于导航以减少重复全局规划。
arXiv cs.ROAI 评分7171 EGT：用学习闭环轨迹分布估计越野可通行性
研究提出执行接地可通行性（EGT），将其定义为车辆-控制器组合执行候选路径并满足轨迹级跟踪与进度要求的概率，用潜空间流匹配模型预测闭环轨迹分布。在650次未见地形仿真试验中，EGT将安全路径误拒率降至2.2%（姿态裕度与力角基线为11.4%-39.5%），不安全路径误接受率为7.7%。
arXiv cs.ROAI 评分6969 TPS-A*：在轨迹参数空间做可认证碰撞检测的任意形状车辆路径规划
作者提出 TPS-A* 格点规划器，其边由参数化轨迹生成器产生的运动学可行轨迹构成，并在轨迹参数空间做可认证碰撞检测。按足迹预计算的网格只需遍历一次局部障碍，就能返回每条候选轨迹的可认证自由距离，使每节点碰撞代价与足迹复杂度和轨迹数量无关。
arXiv cs.ROAI 评分5858 仅测距HOCBF-QP框架实现异构轨道多机器人安全环绕
论文提出一种面向非完整约束多机器人系统的安全关键控制框架，让各机器人以不同轨道半径环绕静止目标，同时保持与邻居的间距并避免碰撞。每个机器人只测量到目标的距离、只与相邻两个机器人交换信息，通过加速度把半径驱动到目标值、通过转向率平衡编队，并用高阶控制障碍函数二次规划（HOCBF-QP）同时约束目标距离、地理围栏和机器人间安全。
arXiv cs.ROAI 评分6262 FastFunnels：用自适应动态漏斗实现狭窄空间多机器人高速导航
FastFunnels 提出一种分层多机器人导航方法，高层用强化学习策略实时生成可变形椭圆包络，低层用分布式模型预测控制（DMPC）让机器人保持在包络内并互相避碰。
OFweek Robotics同新闻AI 评分7777 苹果公开人形机器人控制系统HALO，宇树G1陌生环境任务成功率91%
苹果研究团队在arXiv发表论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，公开人形机器人自主控制系统HALO，并在宇树G1上验证。
同一新闻，精选展示《苹果公开 HALO 人形机器人研究：宇树 G1 背 Mac mini 跑千问，陌生家庭任务成功率 91%》
未来机器人网 · 微信公众号精选AI 评分8282 苹果发布 HALO 人形机器人系统论文，在宇树 G1 上实现零样本迁移
苹果研究团队在 arXiv 发布论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，推出人形机器人自主系统 HALO，并在宇树科技 G1 上完成实景验证，同时开源数据生成、训练与部署代码。
推荐理由：论文给出仿真合成数据零样本迁移到宇树 G1 的三层架构与分项成功率，可对照长链条任务的失败环节。
CVer · 微信公众号精选AI 评分7878 英伟达等提出TacitVLA：让动作不等推理文本，延迟最多降3.4倍
英伟达、纽约大学等团队提出TacitVLA，训练时照常写推理文本，但通过attention mask让action expert看不到推理token，动作不再等待文本生成。
推荐理由：通过对比三种训练策略，文章把推理文本的训练收益与部署读取成本分开，便于判断VLA推理提速的可行路径。
GuyuehomeAI 评分6262 Long-WAM 解析：用自回归视频预训练做长程机器人决策
Long-WAM 通过自回归视频预训练学习视觉动态，并用非对称因果注意力连接视频与动作专家，实现基于历史信息的长程决策。其做法是在潜空间预测未来帧，结合历史信息生成动作块，支持流式编码与异步执行。
机器人前瞻 · 微信公众号同新闻AI 评分8383 苹果发布HALO系统，让宇树G1零样本完成钻桌底、穿门缝等全身技能
苹果发布HALO人形机器人全身运动控制系统，通过程序化生成1000个虚拟住宅场景、合成近300小时配对数据，让Unitree G1掌握坐椅、侧身穿半开门、桌下蹲伏、推箱等技能。
同一新闻，精选展示《HALO：从仿真合成数据训练的人形机器人自主系统实现零样本实机迁移》
机器之心 · 微信公众号AI 评分6262 中兴通讯发布 EmbodiedMind 论文，用前缀树强化学习提升机器人长程规划
中兴通讯发布论文《EmbodiedMind: Adaptive Data Curation and Prefix-Tree Reinforcement Learning for Efficient Embodied Intelligence》。
3D视觉工坊 · 微信公众号AI 评分6060 DuoMind：用语义通信实现多机器人协作，并构建 RoboPoly 基准
研究团队提出 DuoMind 分布式分层框架，为每个机器人配置基于 VLM 的协调器和基于 VLA 的动作模型，通过交换当前意图、预期子目标、任务状态判断和不确定性四类语义消息实现协作。
HuggingFace Daily PapersAI 评分6262 VFlash 提出 Flash Primitive Decoding，加速视觉规划并降低轨迹预测误差
VFlash 提出 Flash Primitive Decoding 方法，利用视觉图元已知结构在一次前向中联合预测整段图元坐标，而非逐 token 自回归生成。
深蓝AI · 微信公众号AI 评分7474 港科大沈邵劼团队提出RAVEN：统一无人机主动探索与回环定位的主动SLAM框架
港科大沈邵劼团队提出统一主动SLAM框架RAVEN，用效用向量分别量化探索效率与定位精度，按帕累托最优选全局游览，并由优先级参数λ（0~1）决定偏探索还是偏定位。
arXiv cs.ROAI 评分7171 X-Fly：面向全动作块空中视觉语言导航的到达与停止学习框架
X-Fly 提出一种分阶段训练框架，用于全动作块空中视觉语言导航（VLN），解决执行完整动作块后策略查询状态偏离专家演示、缺乏恢复与停止监督的问题。
arXiv cs.ROAI 评分4747 低成本4自由度机械臂RoArm-M2-S实现视觉引导的书写工具重定向与颜色分拣
约200美元的Waveshare RoArm-M2-S四自由度机械臂在固定俯视相机下，借助YOLO11n-OBB检测器、ArUco参考位姿与颜色分类器完成书写工具的颜色分拣，无需腕部旋转关节。对偏离固定接近方向超过45度的工具，通过纠正性扫掠在最多4次内转为可抓取姿态。196次单工具试验中176次（89.8%）落入正确颜色料箱，20次失败中19次为抓取滑脱或未抓中、1次为颜色误标。
arXiv cs.ROAI 评分6060 MARLIN：用语言协商引导多智能体强化学习
MARLIN 提出一种混合框架，让大语言模型在强化学习策略尚未学会有效行为前，通过机器人间语言协商生成高层动作计划来引导策略学习，并在训练中动态切换强化学习与语言模型协商。作者在仿真和实体机器人上分别用本地与远程语言模型评测，结果显示早期训练性能高于标准多智能体强化学习，最终性能受影响有限。代码已公开，论文被 ROBIO2026 接收。
arXiv cs.RO精选AI 评分8080 cuRoboV2-Fast：面向扭矩受限无碰撞运动的 GPU 加速规划器
作者提出 GPU 加速规划器 cuRoboV2-Fast，用于无碰撞、载荷感知且扭矩受限的运动，通过 B 样条轨迹优化减少迭代次数，并用 TimeOpt 在速度、加速度、加加速度和扭矩约束下优化固定路径的通行速度。
推荐理由：论文给出 GPU 加速的扭矩受限无碰撞规划器，并对比了规划延迟与实机抓放周期，可供关注规划部署效率的读者参考。
arXiv cs.RO精选AI 评分8484 HALO：从仿真合成数据训练的人形机器人自主系统实现零样本实机迁移
研究团队提出人形机器人自主系统 HALO，通过在约一千个程序化生成的家庭场景中合成视觉-语言-动作数据，摆脱对遥操作采集的依赖。HALO 习得坐椅子、导航到指定物体、侧身穿半开门、蹲爬桌下和推箱子等技能，并能组合完成长程任务。训练中未见过真实家庭场景，HALO 零样本迁移到物理世界，在六个未建图真实环境的 360 次试验中达到 91% 成功率。
推荐理由：论文给出用程序化生成家庭场景合成视觉-语言-动作数据、再零样本迁移到实机的完整路径，可参考其数据规模化思路。
arXiv cs.ROAI 评分6262 不确定性触发的空地协同越野导航空中精化方法
论文提出一种由规划器条件驱动的空地辅助方法，通过评估地图不确定性如何影响 UGV 当前的 MPPI 轨迹，在导航持续退化时对同一批轨迹在已解析的地图假设下重新评分，选择改善最大的地图层请求对应空中测量并融合重规划。