极智嘉通用人形机器人 Gino 1 将亮相 2026 CeMAT Asia
极智嘉通用人形机器人 Gino 1 将于 2026 年 11 月 3 日至 6 日在上海新国际博览中心 N1 馆 A3-2 展位亮相 2026 CeMAT Asia。现场将展示多品类拣选与跨任务衔接，结合多模态感知和力控反馈实时判断抓取位置及策略，并搭载自研 Gravity 具身智能模型；全身并行控制下峰值处理能力可达 300UPH。
#Motion control
New Strategy RoboticsAI 评分2222 拓斯达AI 评分5050 在光学车间，拓斯达具身智能如何跨过“落地”这道坎？
拓斯达人形双臂机器人AOI玻璃擦拭工作站已在3C头部客户与光学客户车间完成验证，单机集成在线AOI检测与擦拭两个工位功能。该工作站重复定位精度±0.05mm，通过视觉锁定污渍位置、柔性力控执行擦拭，依托高分辨率工业相机与边缘AI计算单元完成图像采集到缺陷分类定位全链路。普通产线工人即可快速上手，降低培训成本与人为失误，助力客户车间整体良率提升。
Reddit r/roboticsAI 评分2222 DIY 双足机器人 CBR-II V3 更新：步态更平滑，尝试单腿站立
DIY 双足机器人 CBR-II 发布第三版（V3），行走更自信、抖动明显减少，但“前进”后紧接“停止”时前脚落地仍会重砸地面。V3 在仿真中每次都能单腿平衡，实机上仍远不完美；作者称硬件太脆弱，当天一个关节坏了三次、还断了一根 GT2 皮带，今年内该项目到此为止。
Reddit r/roboticsAI 评分4242 ETH Zurich 的 ANYmal 四足机器人不用手解开巨型魔方
ETH Zurich 的 ANYmal 四足机器人仅用脚三次解开一个 10 磅重的巨型魔方，每次耗时约 8 到 9 分钟。该演示结合计算机视觉、传统魔方求解算法与强化学习，让机器人学会平衡、施力和纠错。这种“pedipulation”（用脚操作）有望让未来机器人无需手部即可开门、转阀门或移动障碍物。
深蓝AI · 微信公众号精选AI 评分8181 代尔夫特理工MonoRace仅用单目前视摄像头实现时速100公里自主无人机竞速
荷兰代尔夫特理工大学MAVLab的MonoRace系统只靠一个前视摄像头和IMU，在2025年阿布扎比自主无人机竞速赛中连续战胜三位世界冠军级飞手，论文于2026年10月14日发表在Science Robotics。
推荐理由：代尔夫特团队拆解了单目相机加IMU在高速竞速中的感知、状态估计与强化学习控制分工，可迁移到算力受限的实机系统。
斯帝尔科技 · 微信公众号AI 评分4242 斯帝尔AI柔性打磨机器人及NextBrain™全栈产品体系赋能高端制造
斯帝尔围绕复杂打磨场景构建了AI柔性打磨机器人、AI柔性打磨工作站、具身核心部件与NextBrain™ AI智脑四大产品系列，形成“感知—分析—决策—执行”的物理AI技术闭环。
机器人前瞻 · 微信公众号AI 评分5858 智元110台远征A3人形机器人同台群舞，创吉尼斯世界纪录
智元在济南黄河国际会展中心组织110台远征A3人形机器人完成群舞挑战，吉尼斯世界纪录认证官现场颁发认证证书。挑战依靠自研LinkBots群控调度系统统一管理运动轨迹、动作时序和阵型变化，配合UWB厘米级融合定位与5G、WiFi双模通信实现毫秒级同步，并支持故障隔离与空位避让。这批机器人后续将进入地铁站、景区等场景参与咨询导引、巡逻辅助和文旅演出。
Tech Xplore RoboticsAI 评分5858 北京大学团队提出柔性机械臂运动预测方法，长程误差降低超四分之一
北京大学谢广明、张飞天团队提出混合模型，用平衡锚定模型和轻量修正模型抑制柔性机械臂逐步预测的误差累积，成果发表于 RSS 2026。在仿真三维缆驱机械臂上预测 200 步（6 秒）时，混合模型误差比单用锚定模型降低超过四分之一，19 项测试均未失准；在液压软体鱼尾实机上，其误差为锚定模型的一半或更低、修正模型的四分之一或更低。更稳定的预测可让控制器先在计算机中试算多种动作并挑选最安全的一种。
arXiv cs.ROAI 评分6060 STAMP：借助人类运动先验实现人形机器人动作衔接
论文提出 STAMP 框架，通过“机器人到人再到机器人”的流程，把独立采集的人形动作连接成连续序列。其核心是一个学习到的对齐模型：动作重定向到人体骨架后，该模型为后续动作排序候选位置、朝向和过渡时长，再由人类运动先验在选定对齐下生成过渡。研究在 Unitree G1 和 ROBOTIS K1 上评估生成过渡的跟踪成功率，并用实机演示展示长时序动作衔接。
arXiv cs.ROAI 评分6262 STR：面向人形机器人移动操作的时空偏好运动重定向方法
作者提出时空重定向方法 STR，用视觉语言模型选择相关运动信号与身体部位，并据此识别关键帧，把额外求解迭代分配给关键帧、给选定部位更高交互权重，以降低重定向计算开销。
幻尔科技AI 评分2222 幻尔 MentorPi、JetAuto、ROSOrin ROS2 移动机器人选购指南
幻尔科技三款 ROS2 移动机器人 MentorPi、JetAuto 和 ROSOrin 均原生支持 ROS2 Humble/Iron，并附带 SLAM、3D 视觉与多模态 AI 交互示例。
OFweek RoboticsAI 评分6060 评论：Astra越强，国产机器人越需把执行层握在自己手里
文章以商汤Astra实测报告为切入点，指出Astra在规划层能力突出（LIBERO-Long++达100%、RoboDojo达81.9%），但真机操作暴露云端推理秒级延迟与毫秒级力觉闭环之间的架构性断点，叠碗平均耗时约131分钟、费用约19美元。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5858 HoloBoxing：单卡约 7 分钟训练人形机器人拳击的方法
HoloBoxing 提出一种基于预训练全身控制器学习人形机器人拳击的简单方法，将可复用的运动技能与任务决策分离：紧凑规划器输出未来身体点目标，冻结的控制器负责关节级执行。
Reddit r/roboticsAI 评分2020 6自由度运动控制摄影机的执行器抖动求助
一位自由电影制作人自制的6自由度（DOF）运动控制摄影机采用Robstride执行器，在STM32的MIT模式下运行，目前在J2/J3关节带载联动时出现明显振动与抖动。作者已尝试实现齿槽转矩补偿表和重力模型但未解决抖动问题，定格摄影场景下机械臂可用，但运动平滑度仍未达到要求，正在向社区征求建议。
机器人前瞻 · 微信公众号AI 评分7373 TeleAI等提出NEXUS跨地形感知运控基座，让Unitree G1在楼梯斜坡上执行全身动作
中国电信人工智能研究院（TeleAI）、伽马智能、上海交通大学、香港大学与浙江大学联合提出NEXUS，一个面向人形机器人的跨地形感知运控基座，让机器人在保留动作意图的同时根据地形自主调整姿态与接触。
arXiv cs.ROAI 评分6060 地球训练的人形控制器能在月球行走吗：重力、地形与土壤迁移研究
研究在仿真 Unitree G1 上用同一配方训练 12 个策略，变化重力、地形几何与地面接触模型（刚性或三维阻力理论 3D RFT），并测试地球到月球微调与重力随机化。
arXiv cs.ROAI 评分5858 RISE：面向感知人形机器人跌倒恢复的测试时运动引导方法
RISE 是一种感知人形机器人跌倒恢复方法，可在推理时用任务目标引导机器人以何种方式站起。它学习一个将预期动作与运动通过感官反馈关联的恢复词表，视觉扩散规划器从该词表的执行中学习，将运动意图预测为未来身体状态，任务代价引导其朝期望朝向、起身速度或路径预测，再据此生成运动潜变量。仿真展示了多样恢复、地形适应与无需重训练的测试时引导，并在 Unitree G1 上进行了真机演示。
arXiv cs.ROAI 评分5757 SP-HLM：面向人形机器人 loco-manipulation 的稀疏姿态驱动运动生成与全身控制框架
SP-HLM 提出一种稀疏姿态驱动接口框架，用五个任务关键身体姿态加学习到的隐式运动先验，以互补形式表示空间意图与全身协调。SP-VLA 视觉-语言-动作模型先从多模态观测和语言指令中异步动作块推理预测任务相关稀疏姿态与手指关节位置，SP-MGM 运动生成模型经两阶段蒸馏实时重建全身协调运动，SP-GMT 通用运动跟踪器再将显式稀疏目标与隐式运动先验结合用于全身控制。
arXiv cs.ROAI 评分5656 HuMiT：基于紧凑参考跟踪的低延迟人形机器人全身遥操作系统
HuMiT 是一套人形机器人全身遥操作系统，其统一跟踪策略仅需紧凑参考目标，包括根高度、根速度以及当前帧四个稀疏关键点的 SE(3) 位姿，就能达到与依赖完整关节位置、密集部件变换乃至未来帧的方法相当的跟踪精度。
arXiv cs.ROAI 评分4747 Spacetime Splines for Adaptive Robot Motions：基于时空样条的自适应机器人运动方法
该研究提出一种基于样条的运动基元表示方法，将空间几何与时间进程统一到一组连续变量中，联合估计共享 Bezier 曲线，并允许空间与时间模型复杂度独立自适应调整。仿真验证了关节恢复精度、模型复杂度与连续性修改带来的细化效果，以及对演示集方差的鲁棒性提升。在机器人辅助翻身任务中，以物理假人评估了在线重定时与同步能力。
arXiv cs.ROAI 评分6262 Watch Your Step：用人形机器人预判落足点的感知方法提升地形运动
arXiv 论文 Watch Your Step 提出轻量落足点预测模型（FPM），仅凭本体感知和速度指令预测未来落足点，并只在这些落足点周围采样高程图，让感知先于策略预判落脚位置。
arXiv cs.ROAI 评分6060 四足机器人月球重力跳跃的端到端强化学习研究
研究提出多阶段强化学习方法，生成单一端到端控制策略，用于月球重力下四足机器人受指令的点到点跳跃。该策略架构简单，仅依赖与任务兼容的机载传感；仿真中跳跃落点误差小于机器人本体尺寸，并分析了扭矩与功率需求，以及飞行中控制更新冻结最长 1 秒等极端异常下的性能退化。硬件迁移测试中，策略在月球重力卸载条件下成功完成垂直跳跃，实测扭矩与功率曲线与仿真一致且在硬件极限内。
arXiv cs.ROAI 评分5151 Make it Walk：LEGO 行走器的计算设计方法
论文提出首个可计算设计 LEGO 行走器的方案，使其在稳定行走之外支持多种步态。方法有两部分：一是用专门设计的齿轮连杆机构控制每条腿的足端轨迹，其中将一对 3D 打印非圆齿轮与 LEGO Technic 机构配合；二是每条腿由独立电机驱动，通过简洁而灵活的控制算法同步多腿运动时序。
arXiv cs.ROAI 评分5353 S-Rolling：面向可扭转型蛇形机器人的低净空可转向滚动步态
S-Rolling 是一种面向可扭转型蛇形机器人的可转向滚动步态，结合低扫掠高度移动与平面机动性，通过 S 形平面骨架曲线设计，头尾段以独立控制的角速度滚动实现不同运动模式。
arXiv cs.ROAI 评分4747 面向复杂地形的蛇形机器人线性扭转侧移步态运动规划
研究提出一种线性扭转函数，将扭转负荷分布到蛇形机器人全身，替代既有滚动向量方法中集中于中部两个扭转关节的方案。在匹配转向速度与总输出功率的条件下，新步态将单个扭转关节的峰值输出功率降低 42%，实机实验显示其可在既有滚动向量方法无法通行的多种地形上移动，速度较不带扭转的传统侧移步态最高快 49%。
arXiv cs.ROAI 评分5555 基于距离场的强化学习实现机械臂反应式鲁棒避障
该论文提出一种将欧氏距离场（EDF）直接融入观测空间的强化学习框架，为智能体提供连续几何线索以实现稳定、响应迅速的避障行为，并简化了奖励设计，在有无人工势场引导下均能有效避障。
arXiv cs.ROAI 评分5656 A2I-Calib++：面向足式机器人全身多IMU系统的抗噪主动标定框架
论文提出 A2I-Calib++，一种由运动学驱动的抗噪主动标定框架，用于足式机器人机身上的多IMU系统，可估计时间偏移、外参旋转与平移以及惯性偏差，无需人工标定靶或复杂参数调参。
arXiv cs.ROAI 评分4848 流匹配与模型预测控制结合的机器人安全导航框架
该框架将基于流匹配的路径规划与模型预测路径跟随控制结合，用于移动机器人导航。流匹配模型捕捉多模态路径分布，预测控制器在线满足状态与输入约束并避障，事件触发重规划将控制解反馈至后续路径生成。仿真结果表明该框架在杂乱环境中表现稳健。
arXiv cs.ROAI 评分5151 面向刚性与弹性关节机器人轨迹跟踪的前馈载荷泛化方法
该论文提出一种前馈控制动作对载荷参数泛化的新方法，与底层控制器无关，只需新载荷的参数即可在不知道机器人动力学模型、甚至存在弹性关节的情况下执行相同轨迹。
arXiv cs.ROAI 评分6464 SMR：从人类语义学习人形机器人流式运动重定向
SMR 是一种从语义条件物理专家学习的流式神经运动重定向器，将人体运动转成机器人任务空间目标，由物理专家在仿真中跟踪，再用严格因果 Transformer 学习其执行轨迹。每个新帧仅用当前与过去的人体观测生成机器人运动参考，供下游全身控制器使用。实验显示语义条件物理专家在语义保真度和物理有效性上优于直接优化式重定向，所得流式重定向器在统一全身控制器下闭环表现优于运动学与物理精修基线。
arXiv cs.ROAI 评分5050 状态相关目标协调实现两轮机器人端到端平衡与导航
arXiv 论文提出一种轻量的状态相关目标协调方法，用于两轮倒立摆机器人的端到端平衡与导航。该方法引入俯仰角条件化的标量系数 β(s)∈[0,1]，在训练中动态调节平衡稳定与导航目标的相对权重，无需额外控制层级或 PID、LQR 等姿态稳定控制器。
arXiv cs.ROAI 评分7070 HyperDrone 四旋翼仿真器发布，批量渲染速度超现有方案 20 倍
HyperDrone 是一款面向高性能批量渲染的四旋翼仿真器，速度比现有最先进的批量四旋翼仿真器快 20 倍以上。
arXiv cs.ROAI 评分4747 One Policy, Many Styles：人形机器人可操控控制中偏好聚合位置的对比研究
一项研究对比了奖励级、优势级、损失级与PCGrad四种偏好聚合方式在两个人形机器人控制框架中的表现，发现没有哪种聚合层级在所有环境和指标上都最优。实验采用Preference Reward Responsiveness（PRR）结合覆盖率与效用指标评估，结果显示早期聚合能产生更宽的行为响应范围但会带来更多非预期的目标干扰，后期聚合则提升控制精度但牺牲部分响应性。
arXiv cs.ROAI 评分4646 无传感器力/力矩观测器与混合位姿力控制框架用于物理人机交互
该框架将神经网络增强的鲁棒力旋量观测器与混合位姿力控制器结合，用于物理人机交互（pHRI），无需力/力矩传感器即可实现末端执行器的位姿与力跟踪。神经网络用于补偿系统摩擦与未建模动力学以提升观测器性能，任务零空间分解用于分离关节速度、降低人体扰动对观测器的影响。实验结果表明该框架在保持可靠位姿与力跟踪的同时实现了鲁棒且精确的力旋量估计，可应用于多种无力/力矩传感器的机械臂平台。
arXiv cs.ROAI 评分4444 基于元学习的模式识别与自适应控制实现人机交互
该框架用元学习训练的神经网络识别主动引导与被动跟随两种人机交互模式，无需手动设定切换阈值，被动模式识别率从90.1%提升至99.1%，主动模式从79.8%提升至97.1%。自适应元学习控制器可补偿人体扰动并在线适应不同交互力，多轨迹元学习算法联合学习环境基表征与力相关参数以处理未建模动力学，实验验证了其鲁棒控制与可靠模式识别性能。
腾讯科技 · 微信公众号AI 评分5454 宇树发布H2-X人形机器人演示视频，官方称最长续航约8小时
宇树科技10月21日发布H2-X“功夫传奇”人形机器人演示视频，展示飞跃轿车、踢车门、从集装箱跳下、别墅庭院挡刀、抬车救人和推人避险等场景。官方称H2-X最长续航约8小时，作为参考标准版H2公开续航数据约3小时，但未说明测试工况。
Tech Xplore RoboticsAI 评分5757 伊利诺伊大学提出 CARL 方法，让轮式、飞行与六足机器人强化学习保持稳定
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 Grainger 工程学院的研究者将强化学习与控制理论结合，提出收缩感知强化学习方法 CARL，在保证机器人稳定性的同时将跟踪性能较现有方法提升最多 15%。
Pieter AbbeelAI 评分6464 SuperMimic 将人形全身控制训练的 GPU 时数降低超 1000 倍
SuperMimic 在 129,514 个动作上训练人形全身控制策略，用 1 块 GPU、3 小时超越此前 128 块 GPU、7 天的最优结果，GPU 时数减少超 1000 倍。Pieter Abbeel 转发并称其为游戏规则改变者，指出其关键在于用比常规仿真更快的世界模型，以及通过时间反向传播收集远多于策略梯度的信号。项目页为 https://supermimic.github.io，演示见 https://supermimic.github.io/demo/。
人形大讲堂 · 微信公众号AI 评分6262 宇树发布人形机器人H2-X，展示踢凹车门、抬车与8小时续航
宇树科技在官方微博发布人形机器人H2-X，配文称最长续航约8小时，视频展示一脚踢凹车门、4米高台空翻落地、徒手抬起汽车等动作，场景覆盖安保与应急救援。
机器人前瞻 · 微信公众号AI 评分5858 宇树发布人形机器人H2-X功夫传奇守护，续航约8小时
宇树科技发布新款人形机器人H2-X功夫传奇守护，官方视频称其最长续航约8小时。视频演示中，该机器人可徒手抬起汽车前部、从4米高台跃下后翻滚站起、连续腾空飞踢后平稳落地，并一脚踢凹车门。原文认为这些演示考验平衡控制、腿部扭矩与空中姿态修正能力，并推断其或面向应急救援、安保防护等领域。