REACH：基于强化学习的分层人形机器人爬行框架，实现受限空间通行
REACH 是一个基于强化学习的分层框架，让 Unitree G1 人形机器人通过可变高度双足行走与爬行穿越高度受限环境。其策略在双足行走 1.27–0.50m、爬行 0.50–0.20m 的互补指令区间内调节身体高度，并用双向切换策略连接蹲行与爬行；框架还结合 LiDAR 规划器把点云转成无碰撞三维路径与运动指令。实机实验验证了高度与速度跟踪、地形通行、模式切换和受限空间穿越，代码与视频已公开。
#Motion control
arXiv cs.ROAI 评分7171 arXiv cs.ROAI 评分6464 CPG-ENN：可训练的四足运动CPG框架
研究提出CPG-ENN四足运动框架，用基于对称性的八神经元中枢模式发生器（CPG）提供步态节律，由预训练、各腿共享的执行神经网络（ENN）将节律信号与轨迹参数映射为关节角参考，无需在线逆运动学。
arXiv cs.ROAI 评分6262 GRAFT：为冻结人形行为跟踪器做几何感知残差适配
GRAFT 提出一种几何感知残差适配框架，在不改动冻结的人形行为基础模型（BFM）参数和运动参考接口的前提下，用轻量适配器只对下半身执行目标加入地形条件修正。适配器用任务与足部几何奖励训练，并约束其在平地上不产生多余修正，还从特权地形观测蒸馏到机载深度。
arXiv cs.ROAI 评分7171 通过随机运动分词实现人形机器人全身控制
该研究提出用随机运动分词器生成简洁的离散运动表示，可直接输入全身跟踪策略，在Unitree G1上执行舞蹈、格斗和行走动作。在同等容量下，该分词器对Unitree G1动作的重建水平超过FSQ和VQ-VAE。实机演示中，生成动作各持续16.8秒，并完成一段35秒的格斗到舞蹈序列。
arXiv cs.ROAI 评分6565 通过阶段条件策略优化学习多阶段机器人移动操作
研究提出将 PPO 扩展为阶段条件策略优化，用阶段条件评论家、阶段门控奖励和多阶段重置课程训练单一策略完成长时程移动操作任务。方法采用解耦分层控制架构，将底层平衡动力学与高层阶段执行分离，并在 Unitree G1 和加装机械臂的 Boston Dynamics Spot 实机上验证多阶段技能，同时通过消融实验检验设计选择。
Reddit r/roboticsAI 评分2222 Cubic Doggo 更新：Wouf 驮 1kg 载荷行走
Cubic Doggo 项目中的四足机器人 Wouf 在未修复转向步态代码的情况下，成功驮着 1kg（约自身重量一半）的货物踉跄走了几步。其 ST-3215-C018 舵机转速不快，作者对这次载荷测试结果感到兴奋，并考虑让它搬运同样使用 12 个舵机的 SO-ARM101。构建代码已在 GitHub 发布。
机器人前瞻 · 微信公众号AI 评分7171 智元发布重载具身工业机器人精灵G2 Max，双臂负载40公斤
智元发布安规级重载具身工业机器人精灵G2 Max，单臂负载20公斤、双臂负载40公斤，双臂峰值负载可达50公斤，重复定位精度≤±0.5毫米，面向拆码垛、物料转运和产线供料。
古月居 · 微信公众号AI 评分7575 RoboParty 发布 RP1 全栈开源人形机器人
RoboParty 萝博派对发布 RP1 全栈开源人形机器人，开放整机与关节硬件资料、PartyOS 软件底座及仿真训练到真机部署链路。RP1 搭载 ROMOMO 自研关节模组，100 外径模组实测峰值扭矩可达 160+N·m，配合全身控制算法可完成行走、奔跑、跳跃、越障与跌倒起身等动作。平台还提供基于无监督强化学习的 UFO 运控框架、双电池热插拔与模块化可维护结构，并开启内测共创计划。
深圳市机器人协会 · 微信公众号AI 评分2525 安诺AI机器人拉花咖啡打印吧获2026广交会设计创新奖（CF奖）金奖
安诺机器人的“安诺AI机器人拉花咖啡打印吧”在2026广交会设计创新奖（CF奖）中获金奖，该奖共2112家企业、4218件产品参评，仅222件获奖。产品以自研六轴机械臂和运动控制系统完成研磨、萃取、打奶泡到拉花印花全流程，90秒出杯，重复定位精度±0.03mm，并接入阿里千问大模型支持AIGC一键生图。整机占地不足2㎡，支持24小时无人值守，已进入国内100多个城市、销往80多个国家和地区。
arXiv cs.ROAI 评分6060 一种用于牵引挂车前进与倒车机动的路径跟踪新算法
论文提出一种面向单挂车铰接车辆的路径跟踪算法，在挂车侧施加横向控制律，并对牵引车转向角做短时域预测调整，使前进与倒车都能稳定收敛到目标路径。该方法基于几何、无需逐车标定或训练，在高保真物理仿真中直线、圆弧和倒车对接轨迹的稳态或最终横向误差为0.02–0.05 m。作者在小尺度牵引挂车机器人上实测，控制器运行于低成本微控制器，在约200 ms位姿检测延迟下重复倒车对接的横向误差低于13 mm。
arXiv cs.ROAI 评分6767 VLN on the Fly：面向空中机器人的机载视觉语言导航栈
作者提出 VLN on the Fly 机载视觉语言导航栈，将指令 grounding、规划与控制保持为可分别检查的阶段：量化 VLM 把指令定位到粗粒度图像单元，深度信息将其抬升为 3D 目标，快速 B 样条规划器生成可行轨迹，预训练强化学习策略在多种四旋翼上跟踪轨迹并输出电机指令。
arXiv cs.RO精选AI 评分7878 X-WBC：面向人形全身控制的跨本体基础模型
X-WBC 是一个跨本体人形全身控制基础框架，将相对共享的人体运动语义与本体特定的物理执行分离。它用人类中心命令 token 对齐完整人体运动、机器人参考运动和稀疏 VR 观测，由因果 Transformer 从多机器人混合 rollout 中学习可复用时间结构，轻量机器人专属模块再把共享表示映射到各机器人的本体感知与动作空间。
推荐理由：论文提出跨本体人形全身控制框架，把共享人体运动语义与各本体执行解耦，并在九种仿真本体和四台实机上验证联合训练效果。
arXiv cs.ROAI 评分7171 用 SMPC 演示与稀疏离线到在线强化学习学习移动操作
该研究提出用仿真中的采样模型预测控制（SMPC）作为自动专家生成大规模离线数据集，再用纯稀疏任务奖励训练离策略强化学习智能体，从而免去稠密奖励的人工设计。高层智能体与低层动态稳定控制器结合后，学到的策略在任务目标上可超过原始最优控制教师。作者在搭载机械臂的 Spot 四足机器人和 G1 人形机器人上完成仿真到现实部署，论文为 CoRL 2026 录用版本。
arXiv cs.ROAI 评分7272 DSMS：接触隐式多重打靶用于动态运动重定向
研究提出接触隐式、基于直接仿真的多重打靶框架 DSMS，将运动学可行的参考动作转换为动力学可行的全身轨迹，并在非线性规划内处理接触、摩擦、碰撞与关节限位，无需预设接触时序。相比现有重定向方法，DSMS 加快运动模仿强化学习训练，策略成功率高、跟踪误差低。作者在 Unitree G1 上实现零样本仿真到现实迁移，完成行走、慢跑、接触丰富的爬行以及 180 度跳跃转身。
arXiv cs.ROAI 评分7272 SMAT：仿真中联合训练人-外骨骼协同适应策略并在真实受试者上验证
研究提出分阶段多智能体训练（SMAT）方法，在物理仿真中联合训练肌肉骨骼人体智能体与双侧髋关节外骨骼控制策略，学习考虑人机协同适应的辅助策略。该策略未经受试者个体化重训练即迁移到实体髋关节外骨骼，在八名健康成年人中测试，间接测热法显示主动辅助相对被动装置使净代谢率降低19.7%（p < 0.001），髋关节机械功率正功率比为0.984，并在训练条件之外的步行速度与地形上保持有效辅助。
arXiv cs.ROAI 评分6060 Plug, Play and Comply：ROS 2 中基于插件的柔顺控制框架
论文提出一个与机器人无关的柔顺控制框架，通过插件式执行架构把 ROS 控制器样板代码与控制律实现分离，并扩展了 ROS 控制生态。框架用 Pinocchio 从 URDF 模型计算机器人运动学与动力学，标准化关节和笛卡尔指令接口支持运动参考、刚度与阻尼增益、零空间目标、期望交互力旋量及独立前馈输入。
arXiv cs.ROAI 评分6262 ZiMPedance：四足机器人负重时考虑阻抗的 ZMP 建模与控制
该论文提出面向四足机器人经被动臂搬运载荷的 ZMP 建模方法，把被动接口的刚度、阻尼和载荷质量与 ZMP 响应关联起来，并指出轻阻尼被动模态可能与步态谐波重叠。
arXiv cs.ROAI 评分6060 基于 MPPI 的水面无人艇漂移目标搜索与捕获轨迹规划
研究提出一种基于模型预测路径积分（MPPI）控制的时空信息规划方法，用于水面无人艇（ASV）搜索并捕获多个漂移目标。规划器通过代价设计耦合目标漂移预测与探索目标，在长时域上优化连续轨迹并直接生成运动学指令，拦截阶段使用纯追踪制导完成物理捕获。仿真中捕获目标数比最强基线多 18%，并在实艇试验中验证了该方法。
arXiv cs.ROAI 评分7474 Crazyflow：基于 JAX 的 GPU 加速可微无人机仿真器
作者提出 Crazyflow，一个基于 JAX 的可微无人机仿真器，把高保真动力学与 GPU 加速结合，可在单 CPU 和 GPU 上扩展到数百万环境或数千架无人机的集群。实机实验显示，它支持解析梯度策略学习，无需域随机化即可实现高精度跟踪，采样式避障速度超过每秒 5 亿步。作者还演示了飞行中强化学习：把实体无人机抛向空中后，从零训练恢复策略仅用 0.37 秒，并在落地前接住。
arXiv cs.ROAI 评分6060 PrepTurn：面向四足机器人快速连续导航的预判转向强化学习框架
PrepTurn 是一个用于连续局部导航预判机动的强化学习框架，它把当前与下一个位姿目标直接映射为关节动作，让即将到达的目标影响机器人接近当前目标的方式。该框架用持续奖励鼓励在移动中完成整段目标序列，并用逐步提高目标难度的自动课程学习稳定转向行为；仿真与 Unitree Go2 机载实验显示其顺序穿越完成率高、走走停停减少。
arXiv cs.ROAI 评分6565 DWPP：考虑速度与加速度约束的动态窗口纯追踪路径跟踪方法
作者提出动态窗口纯追踪（DWPP），把指令速度计算放到 v-ω 速度空间，在动态窗口内选取最接近 ω=κv 直线的点，从而显式纳入速度与加速度约束。实验显示 DWPP 能避免违反约束的指令，路径跟踪精度优于传统纯追踪方法。该方法已集成到 Nav2 官方仓库并公开，论文已被 Robotics and Autonomous Systems 接收。
arXiv cs.ROAI 评分5757 协作连续体机器人综述：从自动化系统视角构建闭环任务架构与三种协作模式
这篇综述从自动化系统视角为协作连续体机器人（CCR）构建闭环任务执行架构，说明如何把目标任务规格转化为多连续体机器人的协同执行。作者据此将CCR分为分离协作、辅助协作和并行协作三种模式，并按多机器人任务分配、结构设计、建模、运动规划、控制策略与感知机制梳理研究进展，最后讨论关键技术机会与实机部署的系统集成挑战。
arXiv cs.ROAI 评分5353 研究提出用虚拟非完整约束实现非抓取式机器人接物
该论文提出用虚拟非完整约束（VNHC）解决非抓取式机器人接物问题，直接依据物体被抓取前的状态设计和控制末端执行器运动，无需预测物体轨迹并生成时变机器人轨迹。在平面情形下，该方法可在期望高度接住物体，并使接触瞬间的相对法向速度最小，同一 VNHC 函数只依赖目标接取高度，可覆盖多种初始条件。接触后使用模型预测控制（MPC）使物体与末端执行器停在指定位置，目前已在仿真中验证。
arXiv cs.ROAI 评分2626 四旋翼飞行器轨迹生成与控制：基于微分平坦与最小捕捉轨迹的仿真研究
该项目探索四旋翼飞行器的控制器设计与轨迹生成，采用微分平坦方法，基于航点导航生成最小捕捉轨迹，并用简单PD控制器跟踪轨迹。仿真结果显示该方法能为四旋翼的位置和速度生成平滑轨迹。
arXiv cs.ROAI 评分4242 四旋翼双自由度机械臂空中操作机器人的非线性控制
针对搭载双自由度机械臂、可与环境物理交互的四旋翼，研究实现并对比了笛卡尔阻抗控制与自适应滑模控制两种控制器。在存在有界扰动的情况下，两种控制器以相同初始条件和目标位置执行简单悬停任务，并基于完整动力学模型进行验证。
arXiv cs.ROAI 评分7272 FLORE：学习力反应式人形机器人移动操作
研究团队提出 FLORE 框架，用两只带力传感的 UMI 式手持夹爪和可穿戴追踪器采集无机器人演示，训练以视觉、本体感知和测量力旋量为输入的力反应扩散策略，输出动作与每只手力指令。配套的混合柔顺全身控制器借助真实力/力矩传感器的力误差积分实现单手力跟踪并保持平衡。在三项接触密集任务实机测试中，力反应策略成功率为 80%，同一控制器下仅位置策略为 26.7%。
arXiv cs.ROAI 评分7171 面向足式运动的可微接触动力学：策略学习与接触隐式轨迹优化
该论文提出一种用于摩擦接触的平滑解析梯度，仅在后向传播中替换精确接触敏感度，前向硬接触求解与实机可行轨迹保持不变。作者用10万样本、在台式机上训练不到2分钟得到的策略无需微调即可迁移到硬件，机器人在小跑策略下能承受推挤并穿越碎石和湿滑地面；在轨迹优化中，该梯度能找到精确梯度和Signorini松弛梯度遗漏的富接触解。
arXiv cs.ROAI 评分6262 面向敏捷四足机器人的连续时间安全规划与控制
研究提出一种实时运动规划框架，保留四足机器人完整的SE(2)模型及其各向异性、航向耦合的速度约束，并接受由此产生的非凸性。该方法将轨迹参数化为复合Bernstein多项式，利用凸包性质在整个规划时域内证明避障与输入约束成立，并以在线重规划频率闭环运行，向运动控制器下发机体速度。
arXiv cs.ROAI 评分5858 微型振动驱动机器人集群在受限场地中的分布式预测集群控制
研究提出一种分布式预测集群控制器，每台微型振动驱动机器人独立求解非线性模型预测控制（NMPC）问题，仅与局部邻居交换预测轨迹，在0.64平方米场地的开源振动驱动bristlebot数字孪生上对比六种障碍函数与控制障碍函数（CBF）安全形式。
arXiv cs.ROAI 评分5555 RoKON：面向机器人操作的高效自适应数据驱动预测控制
论文提出 RoKON，一种面向机器人操作的数据驱动预测控制方法，无需学习显式动力学模型。方法用高斯核非线性预测器表示输入输出数据关系，并提出阻尼高斯-牛顿法利用控制问题的最小二乘结构实现实时控制，同时引入混合缓冲管理策略，在保留相关离线数据的同时纳入有信息的在线数据，以适应动力学变化。
arXiv cs.ROAI 评分5858 VisGeo-PipeTrack：面向无人机动态管道跟踪的视觉几何伺服控制框架
论文提出VisGeo-PipeTrack伺服控制框架，用YOLOv5检测管道标签并结合视觉几何约束定位，使无人机跟踪存在振动等动态运动的管道。控制端采用基于模型预测控制的实时校正自适应PID（MPC-RCAPID），通过递推最小二乘在线估计模型并滚动优化调整PID参数。
arXiv cs.ROAI 评分6060 四旋翼控制器对比受调参、参考预览、执行器建模与回退策略影响的可复现仿真研究
该研究在含转子陀螺耦合、电机滞后与饱和的非线性被控对象上对比级联PID、悬停LQR、BL-SMC、带LQR回退的线性MPC（LMPC-F）、启用预览的LMPC-F和几何SO(3)控制器，发现统一的十二候选调参协议改变了固定基线下的平均RMSE排序，使BL-SMC从末位升至首位，且该排序在50组新实现上重现、48候选预算下不变。
arXiv cs.ROAI 评分7272 Zero-HLM：无需真实机器人数据的人形移动操作框架
Zero-HLM 提出 real-to-sim-to-real 框架，将手机拍摄与仿真源演示转化为人形移动操作的可扩展训练数据。研究生成 4800 条经物理验证的演示，在 Unitree G1 的三项任务上实现零样本迁移；仿真训练的 GR00T N1.7 平均全任务成功率为 66.7%，而真实数据训练为 46.7%。
arXiv cs.ROAI 评分5858 多候选 Simplex 架构从设计时辨识到运行时构建上下文相关安全吸引域
研究提出两阶段吸引域（RoA）认证流程，用基于收缩的稳定性分析确定目标集，再用 Taylor 模型可达性分析验证，从而在运行时构建上下文相关的安全 RoA，并支持高保障控制器候选间的安全切换。
arXiv cs.ROAI 评分6262 LECO：从优化中学习直接控制，实现动态目标跟踪
LECO 将动态目标跟踪的在线轨迹优化转为离线学习直接控制策略，通过可微运动学模型让轨迹级目标直接指导控制学习。在三种仿真障碍密度下，其均方根线性加加速度比该指标最优对比方法降低 14.1%–31.2%，跟踪成功率最高，单周期计算耗时 4.25–5.63 ms。
arXiv cs.ROAI 评分5959 基于分位数的命令余量 MPC 用于电流指令万向架指向控制
论文研究两轴电流指令万向架在机械扰动不匹配条件下的视线指向控制，提出分位数扰动预测器与受 tube 启发的模型预测控制器，按预测不确定性预留命令余量。在两轴嵌入式平台上，所提配置的二维指向均方根误差为 3.94 ± 0.10 mrad，评估窗口内无命令限幅样本，并单独报告了 100 Hz 标称实现下的求解时间与循环超时记录。
arXiv cs.ROAI 评分6060 面向机载光电吊舱的扰动分离模型预测控制方法
该论文提出一种扰动分离的模型预测控制（MPC）方案，用于机载光电吊舱在载机振动、输入延迟和执行器约束下的受限指向控制。方案用自适应周期观测器结合线性回归频率估计预测多谐波振动，用线性观测器和有界LSTM网络估计非周期扰动及其在输入延迟内的变化，并将周期预测嵌入MPC模型、把非周期补偿放在优化器之外。
arXiv cs.ROAI 评分6666 ISB-NMPC：面向四旋翼拦截的球面方位非线性模型预测控制
作者提出 ISB-NMPC，将球面方位预测与四旋翼非线性动力学耦合，联合优化接近目标的运动与目标可见性。在 30 组配对仿真试验中，该方法的拦截成功率为 86.7%，在参与对比的控制器中最高，单次试验平均目标可见时间占比为 99.11%。室外飞行中，拦截器在约 150 m 处捕获 30 cm 目标，远距离飞行速度达 17 m/s，追踪四旋翼拖曳的机动目标时约 14 m/s，软件与硬件均已开源。
arXiv cs.ROAI 评分4646 双梯度共识（DGC）：四旋翼控制中瞬态分布外扰动的自适应学习方法
针对四旋翼轨迹跟踪中短时分布外残差会污染学习扰动模型的问题，DGC 在保留随机傅里叶特征模型、离线 BPTT 策略与最小二乘自适应（DAPL）的基础上改进在线更新步长，通过对比长短期梯度记忆判别自适应状态并用置信图抑制不可靠更新。
arXiv cs.ROAI 评分6565 ThinkLocoManip：面向足式移动操作的全身体控制智能体框架
作者提出 ThinkLocoManip，一个面向足式移动操作的全身体控制智能体框架，采用推理与执行交替的范式处理大规模环境中的长程任务。该框架把感知、导航、操作和移动编排为可组合的工具，并设计跨域协调技能与关键帧思考机制以支持错误恢复。实机实验中其成功率为77%，超过最强 plan-then-act 基线37.1%的两倍。