DTU 联合项目用 PVD 涂层与超表面改变无人机雷达特征
DTU 与奥胡斯大学、丹麦技术研究所及 TICRA、Arctic Unmanned 等企业合作，用物理气相沉积（PVD）制备超薄涂层以增强或减弱无人机雷达反射信号。初步测试在矩形板和圆柱等简单形状上实现反射信号显著衰减，下一步将把该方法适配到几何更复杂的无人机，并在真实环境中测试其雷达探测效果。项目另一条路线是开发可调控电磁波的人工超表面，据称制造成本可能低于 PVD 处理。
#Safety and reliability
Tech Xplore RoboticsAI 评分3838 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.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6767 论文发现采样规划会利用人类偏好奖励，并提出χ²正则化MPPI修正
arXiv 论文《Goodhart in the Planner》测量了基于人类偏好学习奖励的采样控制在真实目标上的表现：在 HalfCheetah、Hopper 和 Meta-World 的 drawer-open。
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5252 论文提出健康陪护机器人自主性分级 CRAS，并以 Ryan 为案例
论文提出健康陪护机器人这一社会辅助机器人类别，并给出参照 SAE J3016 的六级自主性量表 CRAS（L0-L5）。以 DreamFace Technologies 商业化的 Ryan 为案例，NIH/NIA 资助的纵向研究（N=18，887 小时）显示认知评分 SLUMS 提升 2.61（p=0.015），抑郁症状 PHQ-9 下降 2.50（p=0.073）。
arXiv cs.ROAI 评分6565 HomeLoop：面向家庭辅助与安全的机器人-IoT协同仿真框架与基准
作者提出基于Isaac Sim的HomeLoop仿真框架与基准，将机器人本体、联网设备与可穿戴设备、模拟住户、故障传感器和随时间演化的危险整合在同一环境中。基准包含5类共20个任务，同一警报可对应不同成因，运行时监控用时序逻辑对最终结果和过程动作打分，每个动作有预设代价。
arXiv cs.ROAI 评分6262 研究定位并编辑视觉-语言-动作模型 OpenVLA 的目标表征
研究考察 OpenVLA 是否遵循“不要把碗放在炉子上”这类禁令，并定位其执行目标在模型中的表征位置。在 LIBERO-Goal 上，否定表述对 OpenVLA 实际执行的任务没有可检测影响，79% 的否定 rollout 仍执行了被禁止任务，普通任务完成率为 78%。
arXiv cs.ROAI 评分6262 什么限制了毫米波人体状态感知用于机器人感知
该论文提出一个框架，把人与环境建模为统一的时变散射场，并给出关节定位的克拉美-罗型误差下限，该下限取决于带宽、孔径、信噪比、融合帧数、相位相干性和保留回波的可见性。
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。
Reddit r/roboticsAI 评分5858 面向鲁棒强化学习的库与基准发布，用于衡量策略在扰动和分布偏移下的表现
作者发布了一个鲁棒强化学习库与基准，用于衡量策略在扰动和分布偏移下的存活能力，并附代码与论文。正文指出，现有鲁棒强化学习算法机制丰富，但算法复用性有限、经验能力边界不清，这两点限制了其潜力。
arXiv cs.ROAI 评分6060 GhostTac：通过电磁干扰无接触操纵机器人触觉传感器
GhostTac 提出一种无接触攻击，利用电磁干扰（EMI）的非线性整流与有限带宽放大效应，把精心构造的 EMI 信号转成持续直流偏置，绕过板载滤波并造成稳定测量偏差。作者在 10 个传感器模块和 2 只灵巧手上共 15 个不同类型触觉传感器上验证了攻击一致性，并通过触觉抓取、滑移检测和材质分类三个案例展示实际影响，例如可能让家用机器人施加过大力量。该工作已被 ACM CCS 2026 接收。
arXiv cs.ROAI 评分6262 PS2-RL：可证明安全且可扩展的强化学习框架
作者提出 PS2-RL 两阶段框架，用学习到的备份策略前向积分系统动力学，在线生成隐式控制不变集，从而避免显式构造控制不变集带来的维度扩展问题。第一阶段用安全到达价值函数训练备份策略，实现向已认证基础集的安全恢复；第二阶段通过可微投影层端到端训练 RL 策略，严格保证由备份策略诱导的安全性。该框架不限制底层 RL 算法，可接入现有训练流程，并在状态维度最高 10 的机器人控制任务上完成评估。
arXiv cs.ROAI 评分4343 SUPER：视觉惯性里程计中基于敏感度的不确定性感知性能与风险评估
SUPER 是一个在视觉惯性里程计运行时自适应调整视觉量测信息的有界控制器，基于双目观测的多视角路标离散度，将轨迹一致性投影到像素空间并结合重投影残差，门控时间平滑的有界信息更新。
arXiv cs.ROAI 评分3131 基于人物画像的MLLM评估：城市街道中机器人类型与时段如何影响感知安全
研究用首尔街道的18张图像（分白天/夜间、道路等级、无机器人/配送机器人/人形机器人三种条件），让Qwen3.8-27B和Gemma4-26B两个多模态大语言模型各以500个合成人物画像为条件做两两选更安全的图像，并与25名人类受访者对比。
arXiv cs.ROAI 评分6262 ConDR：用神经Hamilton-Jacobi次解实现保守可达性分析
ConDR提出一种学习Hamilton-Jacobi-Isaacs变分不等式次解的方法，使学到的不可安全集包含真实不可安全集，从而减少把不安全状态误判为安全的情况。
arXiv cs.ROAI 评分5858 研究：ROV遥操作中触觉反馈对操作员认知与行为的影响
一项被 IEEE Telepresence 2026 接收的研究在水中实验中让 ROV 面对受控横向水流，通过柔软振动触觉触控板向操作员传递环境信息。结果显示，遇到未预见的横向水流会显著增加操作员的体力与时间需求，触觉反馈可缓解这些负担并提升自评表现，但同时也带来最高的心理需求与挫败感；尽管如此，操作员在触觉条件下驾驶 ROV 的速度显著快于仅有水流信息的条件。
arXiv cs.ROAI 评分5252 用校准关系世界模型检测静默动作接口错配
论文研究用学习到的状态-动作-效果关系作为离线契约，检测形状和范围合规但语义错误的动作接口错配（轴置换、符号反转、旋转缩放、夹爪极性反转），并对可能出错的字段排序。
arXiv cs.ROAI 评分6262 超越终端约束：用学习安全集实现可靠机器人控制
该论文提出一类比经典控制不变集更宽的安全集，并分析通过约束预测时域内不同节点而非仅终端状态来保证递归可行性的 MPC 方案。当安全集是合适控制不变集的内近似时，方法可通过安全中止策略保证安全，即使不具备递归可行性。作者在 6 关节机械臂仿真中报告约束违反少于现有方法，并保持相近的跟踪性能与计算效率，硬件实验也验证了方案可行性。
arXiv cs.ROAI 评分3939 OUCH：面向自动化神经评估的客观、统一、可控触觉刺激腕戴设备
OUCH 是一款腕戴式气动触觉刺激设备，用堆叠气动囊执行器、刚性压头和按设定载荷屈曲的柔性垫片，使压头仅在驱动时接触皮肤。在 200 kPa 气囊充气压力下，其压头接触压强估计达 18,500 kPa，超过商用手持压力痛觉计尖端的 25 倍，且所需总力更小。初步感知测试中，该压头引发不适所需施加力比压力痛觉计低约 89%，为腕部可控、可重复的伤害性刺激提供了基础。
NASAAI 评分5858 NASA SPLICE 导航实验完成模拟月面着陆试飞
NASA 在加州爱德华兹的 Rogers Dry Lake 用搭载 SPLICE 制导、导航与控制载荷的 Alta-X 无人机完成模拟月面下降与着陆机动。SPLICE 载荷用制导系统对地形建图并评估着陆区，判定目标区域不安全时会改飞更安全位置，并从光探测与传感器数据生成高分辨率数字高程图。
Tech Xplore RoboticsAI 评分6262 UC Berkeley 等训练 LEAP 机械手实现手内物体姿态调整并降低掉落
加州大学伯克利分校与戴维斯分校的研究者用仿真训练 16 关节 LEAP 机械手完成手内物体姿态调整，并另训一个安全过滤模块减少掉落。在外部动捕相机引导的 1200 次动作序列测试中，该模块把掉落次数从 16 次降到 4 次，代价是目标达成率从 95.2% 降至 91.5%。研究还演示了机械手把灯泡拧入灯座直至点亮，但安全模块在这类小规模演示中未提升成功率。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5858 研究揭示推理 VLA 文本与动作可解耦：TNAS 诊断与引导方法
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%。
arXiv cs.ROAI 评分5252 Detect and Suppress：针对 VLA 模型对抗补丁的机制性防御
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。
arXiv cs.ROAI 评分6262 AlphaAdj：用视觉语言模型自适应调节控制障碍函数的机器人导航框架
作者提出 AlphaAdj，一个视觉到控制的导航框架，用第一视角 RGB 观测和视觉语言模型（VLM）按视觉语义上下文调节控制障碍函数（CBF）的保守程度。VLM 输出标量上下文谨慎信号来动态调节 CBF 参数 alpha，并由几何与速度相关的上限约束激进程度；为应对 VLM 延迟，推理与控制回路异步运行，语义信号直接取自 token 级输出概率而非完整自回归文本生成。
arXiv cs.ROAI 评分5656 面向机器人基础模型的规范感知动作分布优化框架
该论文提出一种规范感知的动作分布优化框架，可在不修改预训练机器人基础模型参数的情况下，于执行时强制满足一类信号时序逻辑（STL）约束。方法在每个决策步通过前向动力学推演剩余时域，计算满足硬 STL 可行性约束的最小修改动作分布，并在仿真中用当前先进机器人基础模型跨多环境与复杂规范进行验证。
arXiv cs.ROAI 评分7272 CHOP：用反事实人类偏好标签提升视觉运动导航策略的避障能力
作者提出 CHOP，用反事实人类偏好标签微调视觉运动导航策略，使其对齐人类对安全与避障的直觉。在 SCAND 数据集上，多个先进模型经 CHOP 微调后近碰撞事件平均减少 49.7%，偏离人类偏好轨迹减少 45.0%，平均障碍物间距增加 19.8%。
arXiv cs.ROAI 评分5252 arXiv 论文对比集中式与去中心化 LLM 多智能体团队的周界防御表现
arXiv 论文在简化周界防御仿真中对比了集中指挥官、拍卖式共识团队和独立 LLM 智能体在五种网络条件下的表现，共识团队入侵率为 15%，指挥官为 32%，独立智能体为 29%。
arXiv cs.ROAI 评分3434 机器人导航与犬类福利：一项揭示跨物种可读性与代理效度挑战的试点研究
一项在真实家庭环境中开展的试点研究评估了面向犬类福利的“曲线绕行”导航动作——在狗的警觉距离触发横向弧线绕行轨迹，但结果与假设相反，该动作比直线基线引发更强烈的应激反应。作者认为，机器人多次停顿并重新定向以近似弧线的不连续执行削弱了行为可读性，这本身成为应激源。研究由此提出机器人行为对非人类的可读性与代理刺激效度是动物-机器交互（AMI）的结构性挑战。
arXiv cs.ROAI 评分4040 无法通信的团队如何借助对手反应获知自身状态
一项博弈论与多智能体研究提出，无法通信的团队可通过读取对手对群体整体的反应（tell）来获知单个成员看不到的信息，一次tell可替代全体成员的消息传递。在已求解的高斯模型中，团队通过承诺不使用全部信息来获得真相，并保留对手本应付出的隐藏成本；精确检验可判定该结论在有限博弈中何时成立。研究还分析了信任分配方式，指出两个可互换成员以不同方式响应可替代单个成员的私有随机源。
arXiv cs.ROAI 评分7171 ROOF：头顶受限环境下的人形机器人摔倒恢复学习方法
ROOF 提出一种带接触支撑几何逃逸引导的强化学习方法，让仅靠本体感知的人形机器人在头顶障碍下先腾出空间再完成起身。仿真中，在只能抬起的板下恢复成功率为 88.5%，无几何引导时为 18.9%；在尺寸、质量和位置随机化的自由板下为 98.6%。部署到 Unitree G1 后，在七类真实障碍场景的 150 次尝试中成功恢复 95 次，其中包含训练中未出现的家具和多物体布置。
arXiv cs.ROAI 评分6262 VLA 策略在无指令时仍会启动执行： unintended task execution 与启动抑制研究
研究在 LIBERO-Goal 仿真中对六个模型检查点施加空、中性、无意义、不可行和错误任务五类指令，固定初始状态只改变指令，考察 VLA 策略是否启动、完成哪个任务以及指令决定什么。
arXiv cs.ROAI 评分5858 AC-SMPC：带状态约束的可微 Actor-Critic MPC 用于安全快速机器人导航
作者提出 AC-SMPC，一种带状态约束的 actor-critic 模型预测控制框架，用于受限动态环境中的安全导航。该方法用顶点表示机器人与障碍物、半空间表示工作空间，将非线性动力学局部线性化并把基于超平面的避障约束凸化进可微 MPC 层，actor 通过闭环反馈调整 MPC 目标参数，critic 评估长期任务表现。
arXiv cs.ROAI 评分6666 SAFARI：语义与前沿驱动的自主风险巡检框架
SAFARI 将目标检测作为统一概率地图的原生通道，让几何与语义证据共同驱动探索和规划。作者在三个野外场地的四足平台上完成11次任务，平均覆盖98.7%的可达任务区域，97.6%的任务时间无需操作员干预，可检出特征尺寸小至15cm的物体。消融实验显示，物体尺寸感知与安全感知路径规划对危险物体搜索至关重要。
arXiv cs.ROAI 评分6060 面向执行器退化的关节健康感知强化学习鲁棒控制框架
研究提出关节健康感知强化学习框架，用连续关节健康向量编码执行器状态，并通过 HealthNet 从近期观测和动作估计各关节健康度，让策略在健康与退化关节间重新分配控制力。
arXiv cs.ROAI 评分5959 TRACE：面向具身视觉跟踪的目标状态风险门控执行方法
研究团队提出 TRACE，一种执行期目标状态风险门控，在保持已学习策略不变的前提下选择性干预。他们先用 PPO 只更新 0.6B VLA 跟踪器的规划头，成功率与跟随率在 EVT-Bench 三个设置上均提升，但分心跟踪场景碰撞率上升。