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。
#Robot models and learning
arXiv cs.ROAI 评分6060 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6767 DKWBC：解耦运动跟踪与平衡的人形机器人全身控制框架
DKWBC 提出一种动力学信息驱动的全身控制框架，用逆动力学前馈与关节 PD 反馈提供跟踪力矩，再由残差策略学习平衡所需的关节力矩修正。作者称该结构把运动相关力矩需求显式分离，简化了策略学习任务，并在仿真与实机上验证单一平衡策略可跨多个运动数据集泛化，在地面支撑、附加载荷和物理交互下保持跟踪与平衡。项目主页已公开。
arXiv cs.ROAI 评分6060 扩展的基于模型学习惯性里程计提升四旋翼位姿估计泛化性
该研究提出扩展的基于模型学习惯性里程计方法，通过采用机体坐标系表示并将机体坐标系扭矩动力学纳入学习流程，提升四旋翼位姿估计在未见轨迹上的泛化能力。学习模型预测短时域相对位移，并与IMU测量在扩展卡尔曼滤波中融合。
arXiv cs.ROAI 评分6060 LLM 能否通过编辑权重调试机器人？
研究提出让 GPT-6 Astra 读取机器人基础策略权重，仅编辑 65 行 token 嵌入，在 π0.5 的 765 条留出改写指令上把成功率从 86.3% 提升到 92.0%（48 次修复、4 次回退，配对 p=1.31×10⁻¹⁰），全程不做梯度更新也不用新演示。
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6262 研究提出被动变形四旋翼的闭环设计优化方法，实现15 cm窄缝穿越
研究提出一种闭环设计方法，联合优化四旋翼几何与两条被动折叠臂的扭矩-形变响应，以仿真中接触式窄缝穿越的成功率作为反馈信号采样更优设计。原型机宽度从31.3 cm被动收窄至14.1 cm，以2 m/s参考速度穿越15 cm宽开口，可容忍30度以内的接近角误差，并能折叠通过40 cm长的受限通道。与刚性对照相比，软构型在无接触飞行中仅增加2 mm位置RMSE和不到1%的电功耗。
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.RO精选AI 评分7979 A2-MEAS：以代码为扩展接口的具身多智能体框架
作者提出具身多智能体框架 A2-MEAS，以代码作为扩展接口，将纠错语言、空间证据、执行历史与动作建议组合成纠错代码，训练时由 MetaBrain 提供监督与运行时引导。
推荐理由：该框架以代码作为扩展接口，把纠错语言与执行历史注入策略，并给出跨基准与实机任务的量化对比。
arXiv cs.ROAI 评分6464 DobotTrack：面向具身人员跟随的目标锚定视觉-语言-动作学习框架
DobotTrack 提出目标锚定的视觉-语言-动作（VLA）框架，用于语言引导的具身人员跟随，在 EVT-Bench 上以 0.8B 参数模型取得 77.9% 平均成功率，比 OmTrackVLA 高 16.9 个百分点。
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7272 一项受控研究考察智能体机器人中的模型、技能、反馈与课程设置
一项受控仿真研究覆盖九个操作任务、631 种实验配置和 28K 次编码智能体 rollout，系统改变模型能力、技能先验、反馈结构与课程设置。实验数据表明，瓶颈往往不是能否获得足够信息，而是如何把信息解读为正确的策略更新。自学习循环能否成功，取决于智能体能否有效归因失败、推理与任务相关的空间和几何结构，并有选择地重构代码以改进策略。
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。
arXiv cs.ROAI 评分5858 VLA Handover：基于失败预测从机载 VLA 切换到服务器 VLA
研究提出 VLA Handover 框架，机器人在机载小 VLA（S-VLA）可能失败时才切换到服务器上的大 VLA（L-VLA），且不重新训练任一模型。在 SmolVLA 与 π0.5 于 LIBERO 四个套件中三个的仿真中，成功率比单用 S-VLA 提升 11-22 个百分点，请求数比纯服务器控制少 49-77%，成功率低 2-4 个百分点，完成时间随网络延迟增长更慢。
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6363 FATHOM：面向稀疏标记AUV跟踪的世界模型引导扩散动作轨迹选择
FATHOM 提出一种世界模型引导的扩散动作轨迹选择框架，用于稀疏主动光标记下的自主水下航行器（AUV）相对跟踪。该方法先用多模态任务监督的循环状态空间模型融合标记观测、惯性测量、动作历史与时间动态，形成预测跟踪信念，再由扩散动作先验生成多条多推进器轨迹，并在滚动时域目标下选出最优候选、依据机载观测持续更新。
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 STRIDE：用加速度奖励在数分钟内学习人形机器人运动
STRIDE 提出以跟随指令加速度曲线替代基座速度跟踪的强化学习奖励，只需机载 IMU 即可学习人形机器人运动。方法结合离策略算法 XQC、关节位置控制器高增益设置与左右对称增强，在仿真中让 Unitree G1 和 Booster T1 在 14 分钟样本内学会行走。相比缺少这两项组件的情况，训练中跌倒次数减少 81%，而后者需要一小时以上才能学会。
arXiv cs.ROAI 评分6262 ActPrune：面向高效视觉-语言-动作模型的动作引导视觉 token 剪枝
ActPrune 提出一种免训练的视觉 token 剪枝方法，把剪枝决策提前到视觉编码器之前，并以上一控制步预测的动作块作为几何先验。该方法在固定第三人称视角保留末端执行器轨迹投影附近的图像块与语义锚点，在腕部视角则剪除补偿动作引起相机运动后仍不变的图像块。
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。
arXiv cs.ROAI 评分7575 美团机器人发布 MR0 桌面操作视觉-语言-动作基础模型
美团机器人团队发布 Meituan-Robotics-0（MR0），一个面向固定底座桌面操作的视觉-语言-动作基础模型与具身智能体系统，训练数据包含 1.47 亿视觉-语言样本和 15060 小时、覆盖 12 种本体的机器人轨迹。
arXiv cs.ROAI 评分6262 Q-OIL：基于人类干预的乐观探索强化学习方法
作者提出Q-OIL，在强化学习中对干预转移加入乐观奖励并软性引导探索朝向人类纠正，在仿真和真实机器人上成功率比竞争基线高10-50%。研究先分析真人干预数据，发现人常在智能体进展停滞时介入且纠正动作往往次优，据此建立基于进展的人类干预模型，使仿真中的算法排序与真实用户排序相关性更高。作者指出解耦评论家对稳定性关键，可防止奖励回传到干预前状态，该方法还提升了两个双臂操作任务上的预训练VLA。
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%》
极客公园AI 评分6565 具身智能到了 API 时刻：PI、Dream Labs 与原力灵机相继开放模型服务
极客公园梳理了近期具身模型开放 API 的动向：10 月 Physical Intelligence 开放模型 API 测试，开发者可上传自有机器人数据微调并通过云端推理驱动机器人；同月 Dream Labs 推出按作业时长计费的 Dream API；11 月 3 日原力灵机升级 Dexmal MaaS，覆盖数据上传、训练与部署。
OFweek RoboticsAI 评分5858 特斯拉Optimus的三个倒计时：V3机器人在等兑现，量产还在爬坡
特斯拉在12月前后为Optimus安排了三个节点：12月3日股东大会、12月1—2日硅谷人形机器人峰会，以及马斯克在Q3电话会上承诺的“无预设视频”。作者认为这三个节点兑现的是“它能自己干活”的自主性叙事，而非对外销售的量产能力。
OFweek RoboticsAI 评分5858 拓斯达发布全尺寸工业双足人形机器人Star并集中签约多项合作
拓斯达在TOPS DAY 2026全球开放日发布全尺寸工业双足人形机器人Star，整机身高172cm、重72kg，双臂负载10kg，配7轴仿人手臂与十字轴手腕。
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。
Reddit r/roboticsAI 评分2222 CoRL 2026 上 50+ 篇安全相关论文与 CMU 的 Pixel 移动操作机器人
CoRL 2026 接收的 600+ 篇论文中约 50+ 篇与安全相关，多聚焦避障、人形机器人平衡、人群安全导航、传感器缺失处理以及阻止学习策略执行不安全动作。CMU 的 Pixel 用 AgileX Robotics 两条机械臂搭建成本低于 1.5 万美元的全栈移动操作机器人，将基于 UMI 的人类演示转化为碰撞感知的全身行为，接触密集任务仍需实机修正。
GuyuehomeAI 评分5858 SuperMimic 从世界模型原理到动作训练实践
古月居介绍 SuperMimic 论文与开源实现，可自动生成人形机器人动作跟踪项目，并基于可微世界模型做闭环控制。其通过状态预测与策略迭代提升动作精度，面向复杂运动任务训练。
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。