异构多机器人任务分配中的机器人-任务适配度研究
该研究对比了异构多机器人任务分配中10种确定性方法与2种基于大语言模型（LLM）的变体，涵盖规则、相似度、需求、模糊与语义等适配度定义。结果显示，各方法在相同场景下对候选机器人的评分与排序经常不一致，通用相似度度量可能违反单侧需求满足的适配度性质，LLM打分则引入随机性与语言敏感性。论文被IROS 2026的FM-MRS Workshop接收。
#Planning and decision-making
arXiv cs.ROAI 评分4545 arXiv cs.ROAI 评分5151 基于Boston Dynamics Spot的自主砌砖概念系统论文
论文提出一个基于Boston Dynamics Spot四足机器人加机械臂的自主砌砖概念系统，在供料区与装配区之间作业，用AprilTag定位、autowalk任务导航，并将CAD软件中的目标砖块位姿直接导出给机器人执行。
arXiv cs.ROAI 评分4141 面向自闭症谱系障碍教育的 Nao 机器人视觉任务建模与自动规划
一项面向自闭症谱系障碍（ASD）教育的方法让配备摄像头的 Nao 机器人通过视觉大语言模型，将 Shoebox Task 的照片转换为 Planning Domain Definition Language（PDDL）表示并生成动作计划，自主执行任务、提示下一步或通过动作演示、语音与手势报告失败。
HuggingFace Daily PapersAI 评分6363 LaLa-World：用自然语言动作扩展潜在世界模型
论文提出 LaLa-World，一种语言条件化的潜在世界模型（LWM），可从仿真与机器人轨迹以及更广泛的图像、视频数据中联合学习。其关键设计是用语言同时描述数值动作和视觉变化，从而在异构数据集上训练单一未来预测器，并将预测器构建在语言模型之上以解释语言条件。
HuggingFace Daily PapersAI 评分6060 CausGround：用因果交互接地支持自适应具身规划
CausGround 提出一种非参数化的因果交互接地框架，将交互经验提炼为以动作为中心的前置条件与效果知识，并在规划时结合当前观测进行反向与正向推理。
Fudan Multimodal Embodied IntelligenceAI 评分3838 复旦大学齐立哲团队“空天地一体荒漠种植机器人”获第26届工博会高校展区创新金奖
复旦大学齐立哲团队的“空天地一体荒漠种植机器人”项目在第26届中国国际工业博览会上获高校展区创新金奖。该机器人集成自主感知、精准导航与一体化种植功能，融合北斗、惯导、激光雷达和立体视觉定位，已在内蒙古鄂尔多斯达拉特旗沙漠完成实地作业验证。团队已布局7项核心发明专利，后续单车平台将集成四套种植机构，作业效率可达传统人工作业10倍以上。
锐曼REEMANAI 评分5858 锐曼发布 REEMAN Waterproof Ant 户外防水自主叉车
锐曼（REEMAN）发布户外防水自主叉车 Waterproof Ant（型号 WBOT10F），额定载荷 2 吨，采用防水车身与底盘防护设计，面向雨天户外厂区物料搬运。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5050 AdaExploreBench：评测 LLM 智能体在演化环境中的主动探索与测试时适应
AdaExploreBench 提出一个评测基准，用隐藏规则实例化环境动态，要求 LLM 智能体主动获取证据推断规则，并在隐式规则漂移下检测旧知识失效后重新探索。对八个领先 LLM 的实验显示，GPT-6 Sol 校准准确率仅 61.9%；提供充足证据或移除规则漂移可使平均表现提升接近 10%。结果表明智能体能基于有效证据推理，却难以主动获取证据并识别证据何时失效。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5757 ScaleNav：用互联网视频预训练实现语言条件下的局部导航
ScaleNav 提出一个统一的世界-动作框架，通过三阶段训练实现语言条件下的局部导航：先在互联网第一视角视频上做指令条件视频预训练，学习观测如何随相机接近目标而演化，再用带动作标注的仿真数据对齐预测可执行动作块，最后联合微调全部可训练组件。
New Strategy RoboticsAI 评分3434 工业具身智能：让移动机器人像老工人一样看懂工厂现场
艾吉威机器人推出基于VLA（Vision-Language-Agent）技术的三维具身智能新范式，用于无人叉车在复杂工业工况下的环境理解与自主决策。其自研全动态激光SLAM导航融合激光雷达与3D视觉，重复定位精度达±5mm；第四代MCU控制器协同高精度伺服电机执行运动控制。艾吉威移动机器人解决方案已进入光伏新能源、石油化工、汽车汽配等行业，累计交付900家客户，年产能3000台（套）。
钛媒体AI 评分6262 纽娲机器人杨睿刚：无人配送最后几百米为何难到家门
钛媒体对纽娲机器人创始人杨睿刚的访谈与分析指出，无人配送发展十年，全国物流无人车保有量超3.5万台、200多个城市开放路权，但进小区、上电梯、送到门口的最后几百米仍未走通，京东、菜鸟、亚马逊Scout等国内外探索大多退场，核心原因是私人空间规则模糊、部署成本高、异常需人工兜底，这笔账没有一家打正过。
雷科技AI 评分6161 时隔两年再测广州Robotaxi：文远知行、小马智行、滴滴体验对比
电车通时隔两年在广州实测文远知行、小马智行与滴滴自动驾驶的Robotaxi服务，三家均已取消安全员，运营范围、驾驶效率与乘坐体验较两年前明显提升。
arXiv cs.ROAI 评分6767 Metro-WM：用可实现的子目标做长程潜空间规划
Metro-WM 提出一种分层规划框架，不再生成无约束的潜空间子目标，而是从离线专家演示或随机动作轨迹的已观测帧中检索真实状态作为子目标，并把不同回合的帧连成通往目标的路径。实验显示其长程成功率比次优分层方法最高高 37.33 个百分点，速度快至 10.9 倍，离线计算量少 13-56 倍，且调参更少。作者还指出，现有领先的宏规划器会频繁输出物理上不可实现的子目标。
arXiv cs.ROAI 评分5151 NEXUS：联合学习安全约束与动作模型的具身规划框架
NEXUS 是一个模块化神经符号框架，同时维护 PDDL 动作域模型与 LTL 安全规范：执行失败用于修复动作模式，检测到的危险则通过分层语义与翻译采样及等价共识转化为可复用的 LTL 约束。
arXiv cs.ROAI 评分5555 UniWM：通过记忆增强规划与前瞻实现统一视觉导航世界模型
ECCV 2026 接收论文提出 UniWM，一个将第一人称视觉前瞻与规划统一在单一多模态自回归骨干中的记忆增强世界模型，使动作选择基于视觉想象结果，实现预测与控制的紧密对齐。
arXiv cs.ROAI 评分5555 Flow-driven 多锚点探索方法提升开放环境主动 3D 地图构建泛化性
论文提出用条件流匹配（Conditional Flow Matching）把开放环境主动 3D 地图构建中的长程目标预测重构为条件多模态锚点生成，替代传统单点预测。
arXiv cs.ROAI 评分6262 OptCar：用少量实车数据把通用FKD模型特化为高速MPC专用模型
论文提出OptCar，一种把通用前向运动学动力学（FKD）模型特化为特定车辆专用模型的方法，同时保留跨地形泛化能力。其核心是用FiLM将近期状态-动作历史汇总成单个动力学上下文token来条件化多步预测的Transformer FKD架构，再结合有限实车数据与系统辨识产生的定向合成轨迹进行特化。
arXiv cs.ROAI 评分5555 SPACE：基于信息素场的自适应防碰撞集群探索方法
SPACE 是一种受蚂蚁觅食启发的集群探索方法，在同步共享地图上维护吸引前沿的信息素、排斥探索的信息素和快速机器人密度场，为机器人提供局部场引导。作者在 HouseExpo 的十六个家庭布局和 KTH 的八个校园楼层上评测，使用多达两百五十六个机器人；在拥挤规模下，SPACE 在 HouseExpo 上取得最低的机器人间接触率，在 KTH 上位于经验 Pareto 前沿。
arXiv cs.ROAI 评分5555 SidewalkBench：面向城市人行道视觉导航的评测基准
SidewalkBench 是一个基于 NVIDIA Isaac Sim 构建的城市人行道视觉导航基准，提供 GPU 加速的高保真人行道环境，包含程序化生成与真实扫描场景，并加入事件驱动的行人反应行为。作者在 330 个单元测试场景、800 个行人反应场景和 105 个长时程场景上评测了 9 个视觉导航模型，发现行人交互与长时程鲁棒性仍是现有模型的关键瓶颈，扩大人行道合成数据训练规模是可行方向。
arXiv cs.ROAI 评分5555 STRIPS-WM：从图像转移中学习有 grounded 命题式 STRIPS 风格世界模型
CoRL 2026 收录论文提出 STRIPS-WM 框架，仅从图像转移（当前图像、执行的高层动作、结果图像）中学习 grounded 的 STRIPS 风格世界模型。
arXiv cs.ROAI 评分5050 TRAIN：基于强化学习的四足机器人地形感知交互导航框架
TRAIN 提出两阶段深度强化学习框架，通过 TRAIN-Loco 与 TRAIN-Nav 两条流水线，让四足机器人在非结构化地形与有人环境中实现地形感知导航。基准测试对比了四足运动与机器人导航基线，硬件实验验证了其仿真到现实（sim-to-real）迁移潜力。
arXiv cs.ROAI 评分5656 Schrödinger's Navigator：用想象未来集合实现零样本物体导航
Schrödinger's Navigator 是一个面向零样本物体导航（ZSON）的信念感知框架，在推理时对多条候选路径生成的轨迹条件化想象 3D 未来进行推理，而非过早收敛到单一地图。
arXiv cs.ROAI 评分3838 基于多智能体强化学习的UAV随机环境避障路径规划
该研究提出一种基于多智能体强化学习的集中训练分散执行方法，用于随机环境中UAV的避障路径规划，改进自模型预测控制（MPC）思想。各智能体仅与集中规划器通信，通过基于距离加权均场方法的扩展观测规划可行路径，并采用多步价值收敛提升训练效率。对比、消融与实机实验验证了方法的有效性与泛化性能。
arXiv cs.ROAI 评分5858 StopWatch：面向目标导航的目标显式锚定方法
StopWatch 论文诊断出目标锚定（goal grounding）是当前基于视觉-语言模型（VLM）的目标导航策略的主要失败原因：这些策略探索表现良好，却常未能注意到目标已在视野中或估计其距离。
arXiv cs.ROAI 评分5050 SparseMax-dSTL：基于时序逻辑轨迹优化的稀疏投影鲁棒性近似
SparseMax-dSTL 提出一种基于稀疏投影的信号时序逻辑（STL）鲁棒性平滑近似，其值始终低于精确鲁棒性因而具备可靠性，且误差上界与采样数无关、可在优化前确定。
arXiv cs.ROAI 评分7171 Self-Building Labs：按科学目标自行搭建并运行实验室的自动化系统
作者提出自建实验室（SBL）系统，可根据高层科学目标设计、配置并运行实验室装置，从空房间或已有自驱动实验室起步，补齐实验室布局、数字孪生、机器人技能与实验流程。系统在多种机器人与装置上演示，可从单工作站扩展到多机器人协同的实验室，并通过真实量子点合成实验验证端到端能力。作者称这让人工研究者的角色从手动配置和编程设备自动化转为指定科学目标。
arXiv cs.ROAI 评分5858 Learning Robot Metareasoning：实时控制中的自适应计算预算研究
arXiv 论文 Learning Robot Metareasoning 提出将最优计算预算的确定建模为半马尔可夫决策过程（SMDP），一次决策同时决定机器人动作承诺时长与求解器分配时间。作者训练了一个以当前状态、执行中规划和低成本规划器统计为条件的强化学习策略，在地面机器人导航、敏捷四旋翼飞行和接触丰富操作三类任务上，该策略随场景需求调整预算，表现优于固定预算基线。
arXiv cs.ROAI 评分4646 TransNav：基于Transformer的四旋翼无人机端到端静态与动态避障方法
TransNav提出一种基于Transformer的四旋翼无人机端到端导航方法，可在静态与动态混合障碍环境中实现避障。该方法采用基于patch的点云编码方案，将感知与导航整合在单一架构中，直接预测有限时域动作序列并执行首个动作；同时引入轻量级质点动力学模型，通过数值梯度传播优化轨迹级代价，实现无需专家演示的无监督训练。
arXiv cs.ROAI 评分5555 HIJP：在潜在空间中实现免搜索规划的新框架
论文提出 Hindsight Inverse JEPA Planning（HIJP），用目标条件逆模型直接从当前与目标观测预测动作，替代潜在世界模型中代价高昂的测试时动作序列优化。
arXiv cs.ROAI 评分5353 面向异构双臂操作的具身感知规划方法
该研究提出一种具身感知规划方法，用两个配备不同简易夹爪（吸盘与平行夹爪）的 Franka FR3 手臂协同完成单个夹爪无法可靠执行的操作任务。给定一段人类演示指定的物体期望运动，规划器在有限时域内优化手臂轨迹分配，逐段判断需要单臂操作还是双臂协调交接，并综合考虑异构抓取可行性、运动约束、可操作度与跨夹爪兼容性，同时计算全局一致的分配并加入显式切换正则化。
arXiv cs.ROAI 评分7575 LAW：统一语言、动作与世界模型的闭环 VLM-WAM 框架
作者提出 LAW 闭环 VLM-WAM 框架，通过语义子任务进度把语言推理、动作生成和世界建模统一起来，在 50 项 RoboTwin 任务上平均成功率达 94.21%。
arXiv cs.ROAI 评分5151 SkyAgent 提出可修正目标记忆 RTM 改进持续空中搜索
SkyAgent 提出 Revisable Target Memory（RTM），针对持续空中搜索中证据矛盾后旧候选仍触发接近或验证动作的问题（作者称为 false candidate persistence，FCP），将证据与持久候选关联、抑制相关视角重复计数，并让候选在 Tentative、Confirmed、Rejected 三态间修正。
arXiv cs.ROAI 评分5151 CoEvolve：面向人形机器人的自进化代码策略框架
CoEvolve 是一个把团队协同表示为固定机器人运动技能之上可执行代码的框架，通过验证器引导的协同演化让多模态基础模型实例化协同策略，物理验证评估每次执行转移，被拒绝的行为触发从已接受检查点出发的结构化修订。
arXiv cs.ROAI 评分5454 ORD-WM：面向机器人操作的物体中心刚体动力学3D世界模型
ORD-WM 提出一种学习物体中心刚体动力学的3D世界模型，用于机器人操作任务。它用有符号距离场监督的向量神经元变分自编码器，将每个物体点云编码为由3D向量特征构成的几何感知潜表示，并用动作条件动力学模型预测逐物体的SE(3)运动增量，再将预测的刚体变换解析地施加到当前潜状态上，而非生成无约束的下一潜状态，从而分离持久几何与位姿变化。
arXiv cs.ROAI 评分4747 InstAgent：面向异构机器人协作的递归自改进智能体操作系统
InstAgent 提出一种递归自改进（RSI）智能体操作系统，用智能体行为树（BT）显式建模异构机器人的能力分配、机器人间依赖与交接检查，并通过执行反馈更新协作程序、保留成功修订供后续任务复用。在 20 项真实多机器人任务、3 种高层模型上的实验显示，任务成功率、首次完成率与执行效率均有一致提升。
arXiv cs.ROAI 评分5656 What Makes a Good Symbol for Hybrid Discrete-Continuous Planning?：混合离散-连续规划的符号设计研究
论文提出从求解算法视角定义符号有用性，即好的符号应暴露能简化原规划问题求解的离散决策。作者先针对有限时域分段仿射系统引入求解器充分符号化概念并设计反例引导的符号发明算法，再将其扩展到以一般神经网络为能量函数的优化目标。仿真与实机任务实验显示所得符号在保持解质量的同时降低求解成本，并提升可解释性与可操控性。
arXiv cs.ROAI 评分4545 GR-VIP：面向精确对接的几何表征条件化视觉运动策略
研究提出GR-VIP，一种目标条件化的视觉运动策略，利用为相对相机位姿估计预训练的视觉编码器，在位姿回归前的稠密关系特征上条件化动作预测，保留细粒度跨视图信息以从演示中学习修正动作。在真实对接任务中，GR-VIP在训练环境与未见环境均实现高对接成功率和毫米级终端精度，且迁移无需额外训练。补充实验显示该策略能与非对接目标对齐，并在测试的低光照条件下完成对接。
arXiv cs.ROAI 评分5656 SenseSwarm：用神经结构估计与共享世界预期加速机器人集群建图
SenseSwarm 在集群共享占据地图上运行一个 709K 参数的轻量地图预测器，并把预测结构折返到基于 stigmergy 的引导场中，用集群自身多前沿观测微调，单机器人预测器在该视角下会失效。
arXiv cs.ROAI 评分5555 PASS-VLN：面向机器人本体宽度的可通行性感知局部导航基准与模型
PASS-VLN 是一个可通行性感知的局部指令视觉-语言导航（VLN）基准与模型，固定场景、指令、起始位姿和参考路径，只改变机器人本体宽度，要求在通道可行时到达目标、在受阻时提前停止。
arXiv cs.ROAI 评分4848 Shape-Aware Neural Time Fields：面向刚体运动与操作规划的物理信息神经时间场
提出 Shape-Aware Neural Time Fields，一种物理信息神经运动规划框架，为刚体运动学习可复用的行进时间（cost-to-go）表征，显式区分平移与旋转受到的不同几何约束，并与基于采样的规划器配合。