综述：网络化人形机器人的通信、协调、协作与社交交互
这篇35页综述把网络化人形机器人智能按信息交换分为通信、协调、协作与人类社交交互四类功能，并从交互架构、交换信息、物理耦合、时间尺度、系统规模和本体六个维度梳理文献。
#Planning and decision-making
arXiv cs.ROAI 评分5858 arXiv cs.ROAI 评分4040 通道内机器人拣选中的资源-性能权衡：有无车载周转箱提升机构的穿梭车配置离散事件仿真对比
一项离散事件仿真研究对比了两种已实施的通道内机器人拣选配置：无车载周转箱提升机构时用两台层级受限穿梭车服务两个测试层级，有提升机构时一台穿梭车留在水平层、由车载机构将订单周转箱移至相邻上层完成拣选。
arXiv cs.ROAI 评分6060 OSMA-Bench：评测家庭机器人导航中障碍物条件下的安全性
作者提出OSMA-Bench基准，用仅障碍物类型不同的空间匹配场景集，检验机器人导航是否按障碍物语义调整间距与速度，并提出语义敏感度指数SSI衡量这种适配。在基准上评测VLM与视觉-语言-动作（VLA）策略发现，即使给出明确安全提示，两者也未能稳定地按障碍物安全等级调整运动。
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。
arXiv cs.ROAI 评分5858 ScheNav：用草图引导的具身目标导航框架
作者提出 ScheNav 闭环导航框架，把粗略草图引导转化为探索与停止决策，核心是融合引导与累积观测、预测空间价值场的学习模块 SchemaField。配套数据流程把 2D 平面图转成导航训练环境，产出 Furnished-RPLAN 数据集，包含超过 33k 个带家具布局及配对导航回合和噪声可控草图。
arXiv cs.ROAI 评分5555 语义耦合感知框架用于腹腔镜自主控制
该论文提出一种闭环腹腔镜自主控制框架，将实时手术阶段识别与相机运动补偿的视觉感知耦合，利用手术实体间的阶段依赖关系改善遮挡和实体重叠下的目标状态估计。在基准数据集上评估了手术阶段识别与目标跟踪，体模实验显示相比固定视野控制，目标可见度和任务执行表现有所提升。论文投稿 IEEE Robotics and Automation Letters（RA-L）。
arXiv cs.ROAI 评分6262 RoboDuo：用代码为视觉-语言-动作模型实现尝试、检查与原子恢复
RoboDuo 提出一种闭环双系统框架，以代码作为编码智能体与两个 VLA 之间的接口：编码智能体编写程序，让全任务 VLA 尝试完成整个任务并检查是否完成，失败时由原子 VLA 补齐剩余步骤。
arXiv cs.ROAI 评分6060 DSGN：面向可扩展多机器人监控与围捕的双流门控网络
作者提出双流门控网络 DSGN，将监控与围捕拆分为独立表征流，并通过上下文感知门控机制协调两者，以缓解大规模机器人网络中的任务切换困难。该方法还引入概率先验正则化门控过程，减少模糊的中间决策。在恒定密度的跨规模设置下，DSGN 保持任务效果与可扩展性，消融与分阶段实验显示动态门控和概率先验支持任务仲裁与模式切换；论文已被 RA-L 2026 年 10 月接收，代码已公开。
arXiv cs.ROAI 评分5959 基于 LiDAR 的 GNN 框架从无标注轨迹学习交互感知路径修正，面向施工机器人
研究提出一种仅用 LiDAR 的实时框架，从无标注演示中学习交互感知的路径修正：用匀速外推生成残差学习目标，由 GNN 建模机器人、行人与目标上下文之间的关系，部署时用扩展卡尔曼滤波跟踪 LiDAR 检测构建动态图，并通过与规划器无关的接口偏移规划器生成的路径点。
arXiv cs.ROAI 评分5555 Extended LASMP：面向无人机导航的语言辅助子集采样运动规划器
论文提出 Extended LASMP，把导航指令直接纳入采样分布，以提升四旋翼在三维环境中采样式运动规划的探索效率。方法将子集采样推广到与指令对齐的区域，并用基于提示的大语言模型把自然语言指令解析为偏航条件与高度感知的几何约束。复杂环境仿真显示，该方法能生成无碰撞且一致的轨迹，相比均匀 RRT 类规划器显著减少采样量。
arXiv cs.ROAI 评分6060 面向长程操作的交互式信息获取TAMP框架
作者提出一个任务与运动规划（TAMP）框架，把任务导向的交互式信息获取与规划执行交替进行，基于PDDLStream乐观规划交互动作，并在执行中验证结果、保留仍可用的动作、只重规划后续连接。该框架在仿真和真实机器人上测试了判断物体是否可移动、笔是否有墨水、抽屉能否打开、容器是否为空等任务，显示交互驱动的状态更新与恢复重规划能支持不确定结果和外部扰动下的持续执行。
arXiv cs.ROAI 评分5858 面向室内与受限空间的多无人机探索抗女巫攻击方法
论文研究多无人机协同探索建筑时遭遇女巫攻击的问题：一台被攻陷的无人机伪造身份、抢占前沿并发送虚假扫描，导致真实无人机漏探区域并在地图中生成不存在的墙体。作者提出五种仅依赖无人机自身传感器与地图的防御手段，包括地图数据审计、身份位置处机体存在性检查、仅信任已观测机体的身份、隔离未被任何无人机观测的身份，以及将观测到的机体与单一身份绑定。
arXiv cs.ROAI 评分7575 Scan2Instruction 与 PRPT-KS：一次扫描实现语言引导导航的无演示自适应
研究提出 Scan2Instruction 与 PRPT-KS，用一次 iPhone 扫描构建训练环境并自适应语言引导导航策略，无需人工演示。在五个真实环境中，RealNav 实机成功率达 85%，而用人类演示后训练的基线为 49%；在同一建筑未扫描区域仍达 82%，基线为 41%。
arXiv cs.ROAI 评分5858 HARP：多无人机交接中面向主动目标获取的交接感知恢复规划
HARP 是一个交接感知恢复规划器，用于多无人机空中跟踪交接时让接收机主动获取目标视图，同时不打断发送机正在进行的覆盖。
arXiv cs.ROAI 评分6060 MOON：为视觉语言导航策略学习何时遗忘与如何恢复
MOON 是一个给冻结的视觉语言导航（VLN）策略加装两个轻量模块的框架，新增参数不到原策略的 1%，在 R2R-CE 和 RxR-CE 上把冻结基座的导航成功率分别提升 5.2 和 6.0 个百分点。
arXiv cs.ROAI 评分5656 SCET-CBF：面向一步动态导航的速度校准软引导方法
英国伦敦大学学院Xiaoyu Han与香港中文大学Dongkun Han提出SCET-CBF，一种用于一步动态导航的速度校准软引导律，通过短横向逃逸机动给出允许接近速度，并让二次规划在加速度与转向选择中权衡制动的两种效应。
arXiv cs.ROAI 评分7070 神经形态决策动力学：拥挤环境中的无死锁安全导航
作者提出神经形态决策动力学（NDD），一种分散式、事件驱动的控制器，用于拥挤环境中的安全导航，并给出安全性、活性、鲁棒性与可扩展性保证。NDD 无需通信、预设优先级或邻居目标模型，通过将内部决策与注意力状态耦合到物理状态和局部观测的相对运动，使智能体自组织成局部冲突小组并形成通行顺序。
arXiv cs.ROAI 评分6060 可解释避障与可行性保证：一种不确定性感知管线
研究提出一种模块化感知-预测-规划管线，将不确定性作为结构化、可解释的量跨模块传递，并在凸安全集内保证每个周期都有可行解。在四向无信号交叉口的蒙特卡洛试验中，该管线实现0%碰撞和0%求解不可行，每周期耗时12.7ms；确定性规划器和机会约束基线碰撞率分别为36%和10%。消融实验确认了各不确定性来源的必要性，并在Clearpath Jackal UGV上的硬件部署验证了实时可行性。
GuyuehomeAI 评分4242 LANav 深度解析：当机器人不再反复翻阅历史，而是学会整理记忆
LANav 面向开放词汇目标导航（OVON）任务，让机器人仅凭当前第一视角图像在陌生室内环境中寻找目标。其思路是让机器人不再反复回看历史帧，而是对记忆进行整理，以支撑导航决策。
New Scientist RobotsAI 评分5858 Cortical Labs 用活细胞生物计算机控制机器狗运动
Cortical Labs 用活细胞构建的生物计算机 CL1 在模拟二维环境中训练后，被用于控制一台真实机器狗的运动。该公司尚未经过同行评审的论文显示，神经网络在持续输入相同数据的情况下随时间改善，香港教育大学的 Ferrante Neri 认为这是有限经验下学习的初步证据。Cortical Labs 称生物计算机运行能耗可能低于数字方案，其细胞来自经捐赠者同意的血液干细胞。
Reddit r/roboticsAI 评分5858 研究团队用单一控制策略让 Unitree G1 攀爬梯子并越过障碍
研究人员开发了一种单一控制策略，让 Unitree 的 G1 通过决定九个不同身体部位的落点，完成爬梯、匍匐、翻越障碍、踩踏石和跌倒后恢复。机器人可用手、肘、膝、脚甚至骨盆支撑，而不只依赖步行，在仿真障碍赛道中取得 92.5% 成功率，但该灵活性在不可预测真实环境中的表现仍是更大的考验。
机器之心 · 微信公众号AI 评分7171 清华与新加坡国立大学提出ParallelWorld：多步预演提升具身规划成功率
清华大学和新加坡国立大学研究者提出ParallelWorld，在具身智能体高层规划中加入多步候选未来预演，将任务成功率从56%提升至83%。该方法在预演循环中生成并验证多条候选动作分支，执行时只走选中轨迹的第一个动作，再依据新观察重新规划。在LIBERO-Pro的八种设置中成功率均高于直接基线，但自适应搜索平均耗时约为直接执行的5.8倍。
量子位AI 评分5858 宸境科技在宇树生态大会发布钢铁行业物理AI全栈巡检方案
宸境科技（DeepMirror）在10月22日杭州举办的2026宇树科技合作伙伴生态大会上发布钢铁行业物理AI全栈方案，以宇树四足机器狗为载体，搭配自研Insight系列空间智能相机、Navcore空间智能大脑与任务管理平台，实现纯视觉定位、自主导航、动态避障、设备检测和数据归档的完整巡检链路。该方案已落地湘潭钢铁、晋南钢铁等多家钢企，进入常态化实地运行阶段，并计划复用到电力管廊、化工园区等场景。
arXiv cs.ROAI 评分7272 前沿VLM智能体能否胜任机器人通用任务？Embodied Agent Arena实证研究
研究提出Embodied Agent Arena，在几何、空间推理、可供性、任务规划与操作五个维度评测十个VLM智能体，共1000个案例，其中包含168例的GeoProbe基准，用于相机、运动、深度与尺度估计。
arXiv cs.ROAI 评分5858 Environmental Constraint Exploitation：利用环境接触简化机器人运动规划
论文提出环境约束利用（Environmental Constraint Exploitation，ECE）方法，通过有意与环境接触来降低运动规划的维度和计算复杂度。作者将ECE集成到基于RRT的规划器中，把探索偏向任务相关区域，并利用接触减少不确定性以提升执行鲁棒性，在真实场景中展示了实际效果。该工作整合并扩展了此前研究，说明ECE能在复杂环境中简化运动规划并增强适应性。
arXiv cs.ROAI 评分7171 GaP：面向变异性自动化任务的多智能体图即策略自学习框架
论文提出 Graph-as-Policy（GaP）多智能体编码框架，从模块化开放机器人技能库 MORSL 生成包含感知、规划与控制节点的有向计算图，并构建内部仿真环境并行演练不同图结构以迭代优化成功率和吞吐量。作者在 4 个仿真和 4 个真实世界的新开放变异性自动化任务基准上评测，称 GaP 的成功率显著优于基线。
arXiv cs.ROAI 评分6262 VORL-EXPLORE：面向动态环境多机器人探索的混合学习规划方法
作者提出 VORL-EXPLORE 混合学习与规划框架，用执行保真度估计局部可通行性与执行可靠性，并将其耦合进带机器人间斥力的 Voronoi 分配目标，在导航中仲裁全局 A* 引导与反应式强化学习策略。保真度模型利用近期进展与安全结果生成的自监督伪标签重新校准。随机动态栅格实验与严重拥堵消融显示成功率更高、探索路径更短、机器人间覆盖重叠更低，并给出 Gazebo 工厂场景部署示例，代码已开源。
arXiv cs.ROAI 评分6060 CARE：面向人类引导机器人搬运的一致动作-响应执行方法
作者提出一致动作-响应执行（CARE），把局部控制建立在可执行动作索引的人机联合转移上，让同一可执行动作同时决定操作者响应预测、人机联合推演与候选选择。在训练与留出地图上，当指示路线仍可局部通行时 CARE 保持接近饱和的性能，当操作者可继续而机器人需绕行时取得最高的成功率与服务可用性。
arXiv cs.ROAI 评分6363 国际空间站 Astrobee 用深度学习热启动加速轨迹优化
研究团队在国际空间站 Astrobee 自由飞行机器人上完成基于机器学习热启动加速轨迹优化的在轨演示，用神经网络预测序列凸规划（SCP）求解的初值，再由 SCP 求解器保证安全约束。在含旋转动力学的场景中，训练后的网络将收敛所需求解器迭代次数减少 60%，在训练分布内的障碍场景中减少 50%。该工作发表于 iSpaRo 2025。
arXiv cs.ROAI 评分6161 SAGE：结合视觉语言与几何框架的临时交通管制施工区路径预测
作者提出 SAGE（Semantic-to-Action Grounded Execution）框架，用视觉语言模型（VLM）输出的轨迹作为对完整几何候选路径的偏好，并通过排序融合把候选的几何得分与 VLM 轨迹一致性结合。
arXiv cs.ROAI 评分6464 Natural-Language to Nav2：面向 costmap 导航的操作策略接口
论文提出一个自然语言策略接口，把操作员指令接入 ROS 2 Nav2：本地大语言模型将指令转成 JSON 策略，指定目的地、空间约束和时间或事件条件，再由确定性检查决定是否接受，并通过三个 costmap 适配器注入现有导航栈，不改变规划器与控制器。
arXiv cs.ROAI 评分6262 OWLS：面向零样本漫游车导航的开放世界语言条件速度场
作者提出 OWLS（开放世界语言条件速度场），直接在以视觉语言模型（VLM）的稠密特征图上规划：给定可通行地形描述后，VLM 为单张相机图像的每个像素打分，OWLS 将这些分数投影到地面，经两次形态学操作适配平台，再作为最小时间规划器的速度场，使地形外观与障碍间距共同塑造同一条轨迹。
arXiv cs.ROAI 评分5858 UAV-SwarmAgent：用代码生成与视觉语言推理实现多无人机侦察与任务分配
UAV-SwarmAgent 是一个分层多智能体系统，操作员用一句自然语言下达任务，地面站智能体生成并执行代码，将其转化为每架无人机的航线。系统用视觉语言模型在空中地图上定位巡检目标，按路线长度均衡分配给 N 架无人机，再由搭载轻量决策模型的 worker 智能体核实事件。
arXiv cs.ROAI 评分5353 HGWM：用分层图引导世界模型与图匹配实现零样本物体导航
作者提出HGWM，将大语言模型生成的房间锚点先验与持续空间语义记忆结合，用于零样本物体导航中的搜索方向选择。在HM3D v0.1上报告62.6%成功率和31.5% SPL，对比WMNav的58.1%和31.2%；在MP3D上为46.8%和17.9%，对比45.4%和17.2%。
arXiv cs.ROAI 评分3838 Yonghyeon Lee 汇编《机器人优化、最优控制与强化学习》讲义 v1 发布
Yonghyeon Lee 汇编并编辑的《机器人优化、最优控制与强化学习》讲义 v1 已在 arXiv 发布，强调三者的数学联系与实际应用。该讲义由人与 AI 协作撰写，属已有材料的整理而非新研究成果，目前为初步版本，尚无图表，后续计划修订与扩充。
arXiv cs.ROAI 评分4242 Facultative Swarming：多机器人系统的一种能力而非类别
该研究提出统一控制框架，将多机器人系统从受限于纯自组织的“专性集群”转向“兼性集群”——在条件宽松时以集中规划运行、在环境压力下平滑退化为去中心化集群的混合架构。作者主张把集群行为重新定义为一种动态能力而非固定的系统类别，从而在条件允许时利用集中式最优性、在不利时利用自组织的灵活性。
arXiv cs.ROAI 评分5858 GTB：面向非线性动力学的轨迹束图运动规划方法
作者提出轨迹束图（GTB）方法，将基于采样的运动规划、轨迹优化与图搜索结合，用于非线性乃至黑箱动力学系统的运动规划。该方法基于工作空间的凸集图分解，迭代构建轨迹束图以刻画各顶点处的局部动力学，再通过图上的最短路问题得到在极限下满足系统动力学与碰撞、安全等约束的轨迹。作者称其可处理高度非线性、不稳定甚至黑箱的动力学与复杂约束。
arXiv cs.ROAI 评分7171 TravSUITE：自监督不确定性感知IRL与地形估计的可通行性系统
TravSUITE 是面向越野高速导航的可通行性系统，由利用视觉基础模型构建几何-语义局部地图的体素建图器和在鸟瞰图（BEV）中联合预测几何、语义、速度与代价的统一神经网络组成。
arXiv cs.ROAI 评分6060 基于神经细胞自动机的分布式集群形态生成
研究提出将神经细胞自动机（NCA）与既有位点选择、碰撞感知控制结合的模块化框架，用于集群机器人形态生成。框架引入去中心化附着位点发现机制，已就位机器人通过更新并共享局部 NCA 状态识别新附着位点，部署时无需预定义位点列表。作者还提出离线稀疏保留微调和假阳性损失以衔接 NCA 生长与逐步物理装配，仿真可扩展至数百台机器人并提升形态准确率，Crazyflie 四旋翼实验验证了集成执行流程。
arXiv cs.RO精选AI 评分7878 RepresentNav：在自构建表征空间上构建的导航基础模型
作者提出 RepresentNav 导航基础模型，用 Representation Residuals 三层 transformer 聚合多个视觉基础模型的全深度特征，构建由策略自身目标驱动的表征空间。
推荐理由：该论文提出用策略自身目标构建视觉表征空间，并在其中预测未来场景表征，为导航策略的表示设计提供了可迁移思路。