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11月10日周二
  1. 未来机器人网 · 微信公众号58

    智身科技发布安防巡逻机器狗钢哨P1,推出三年整机质保

    智身科技在11月3日北京中国国际社会公共安全产品博览会上发布面向安防巡逻的机器狗钢哨P1,并推出三年整机质保服务。钢哨P1将轮足复合本体、RoamerX自主导航系统与红外热成像、远程喊话、爆闪警示、一键呼叫、温湿度检测五大载荷一体化集成,整机IP66防护,面向园区厂区、住宅社区、公共场所及重点区域四类场景。

  2. CVer · 微信公众号60

    NeurIPS 2026 Oral 论文 LCVN 提出语言条件视觉导航任务与两条世界模型路线

    华盛顿大学等机构的研究者提出语言条件视觉导航任务 LCVN,模型仅凭起点图像和语言指令预测完整导航动作序列,无需真实环境反馈纠错。团队构建了含 39016 条轨迹、117048 条人工核验指令的数据集,并比较两条路线:LCVN-WM 与 LCVN-AC 在世界模型潜空间中学习策略,LCVN-Uni 基于 Anole-7B 联合预测动作与画面。

  3. 锐曼REEMAN40

    物料搬运自主移动机器人(AMR)如何实现跨楼层配送:REEMAN电梯控制模块解析

    REEMAN的电梯控制模块通过UWB电梯网关盒、主控盒和楼层按钮面板接入电梯门开关与楼层信号线,让AMR像乘客一样呼叫电梯、载货进舱并电子触发目标楼层,抵达后恢复楼层导航。部署需逐层建图并核对门净宽、轿厢尺寸、额定载荷(含车体、电池、载具与物料总重)等条件。通信可选本地LoRa(单梯场景)或MQTT(多梯场景),电梯原有门传感器与急停等安全功能保持有效。

  4. New Strategy Robotics38

    磅旗科技亮相2026 CeMAT:具身智能全场景方案与按作业价值付费RaaS模式登陆上海

    磅旗科技在2026 CeMAT ASIA展出全栈具身智能物流方案与“按作业价值付费”的RaaS模式,采用AMR标准化转运加人形机器人末端作业的组合,由自研ADS调度系统统一协同。该方案已在某头部整车企业产线落地验证,物料配送效率提升30%;仓储货到人项目中设备实现7×24小时无人作业,产能提升125%、准确率99.9%。RaaS按实际作业量结算,整套模式1-3个月可部署。

  5. Tech Xplore Robotics58

    MIT 与纽约大学提出 FLEX:让机器人从自然语言指令中推断隐含意图

    MIT 与纽约大学研究人员提出 FLEX,一个面向机器人运动规划的特征编辑流程,让机器人从自然语言指令中推断未明说的偏好。FLEX 分三步:Add 把用户提到的物体加入避让特征,Generalize 借助 GPT-4o 归纳出脆弱、易燃、电子设备等更高层类别,Mask 用视觉系统删除已不在环境中的物体,整个流程约 5 秒。

11月9日周一
  1. Dexmate62

    Dexmate 拆解编码智能体执行机器人任务的全过程

    Dexmate 让 Codex(GPT-6 Astra)和 Claude Code(Opus 5.5)通过 MCP 工具控制 Vega 轮式双臂移动操作机器人,水果入篮和开门任务全部成功,精度更高的碗架任务在原始工具接口下无一成功。

    推荐理由:Dexmate 用 Codex 和 Claude Code 实测机器人任务,量化了动作之外的时间开销与安全响应缺口。

  2. Tech Xplore Robotics78

    UC Berkeley与NVIDIA提出agentic robotics,用AI智能体在仿真中生成并改进机器人程序

    UC Berkeley的Ken Goldberg团队与NVIDIA机器人工程负责人Spencer Huang提出“agentic robotics”方法,让AI智能体在仿真中生成、测试并修正机器人控制程序,无需额外采集数据。

    推荐理由:报道介绍了用多智能体在仿真中生成、测试并修正机器人程序的方法,并给出仓储分拣的落地数据。

  3. 爱范儿80

    苹果公开HALO人形机器人研究:用宇树G1加Mac mini,纯仿真数据实现陌生家庭自主导航

    苹果研究团队公开HALO人形机器人研究,以宇树G1为身体、背负运行千问模型的Mac mini M4 Pro,在6个未扫描的真实家庭中完成坐下、钻桌底、推箱子等任务,360次测试平均成功率91%。

    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%》

  4. New Strategy Robotics32

    寻迹智行推出潜伏式叉车AMR:融合潜伏式AMR与无人叉车能力

    寻迹智行推出潜伏式叉车AMR,将潜伏式AMR的小巧灵活与无人叉车直接叉取托盘的能力整合到同一台设备上,最小作业通道仅需1.8米,无需改造原有货架和通道。该设备搭载智能视觉识别系统,可自动适配川字、田字、九脚等中日主流标准托盘,并采用3D激光SLAM导航,无需铺设磁条、二维码或反光板即可完成建图部署。

  5. arXiv cs.RO60

    LeWAM:基于 JEPA 世界动作模型与扩散引导 MPC 的机器人规划方法

    作者提出 LeWAM,一个在无解码器 JEPA 潜空间上端到端训练的双向 Transformer,同时支持前向、反向、逆动力学与策略预测四种模式。线性探针实验显示,LeWAM 潜空间读取机器人与物体状态优于仅前向的 Le World Model,且对视觉干扰的忽略程度与 LeWM 相当、明显优于基于重建的 WAM。

  6. arXiv cs.RO60

    Fast-TD-MPC:自适应决定何时规划的快速数据驱动MPC框架

    作者提出Fast-TD-MPC,一个在快速策略执行与测试时规划之间自适应切换的轻量框架,把昂贵的规划留给最需要的状态。该方法在103个连续控制任务上保持有竞争力的表现,推理速度最高提升约4倍;在外部扰动下会选择性回退到规划,鲁棒性与原规划器相当。

  7. arXiv cs.RO61

    CLOI:面向非抓取操作的对象信息闭环控制方法

    作者提出闭环对象信息(CLOI)方法,将非抓取操作拆分为物体级长程位姿规划与机器人级动作规划,并用 MPPI 求解子问题、通过 ADMM 在物体位姿上达成共识。在 xArm6 机械臂的带障碍平面推动任务中,相同计算预算下 CLOI 相比标准 MPPI 在仿真中成功率提升 35%,在硬件上提升 43%。

  8. arXiv cs.RO58

    ObjView-Bench:重新审视物体中心视角规划的难度与部署评测

    作者提出 ObjView-Bench 评测框架,用于物体中心视角规划,把全向自遮挡、观测饱和难度和基于集合覆盖的规划难度三者拆开。该框架还设计了面向部署的评测协议,显示预算条件与可达视角约束会明显改变经典、学习和混合规划器的方法排名与失败模式。论文已被 NeurIPS 2026 接收。

  9. arXiv cs.RO62

    Grasp-TAGS:通过 critic 蒸馏实现任务感知抓取选择的抓取式移动操作

    作者提出 Grasp-TAGS,一个面向目标条件大物体重排的任务感知抓取选择框架,在多个初始抓取配置上训练统一的 PPO 强化学习策略,并把学到的 critic 蒸馏成轻量抓取效用网络,仅凭候选抓取配置与目标信息对候选抓取排序,在接触前选出预测下游效用最高的抓取。

  10. arXiv cs.RO71

    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%。

  11. arXiv cs.RO69

    TPS-A*:在轨迹参数空间做可认证碰撞检测的任意形状车辆路径规划

    作者提出 TPS-A* 格点规划器,其边由参数化轨迹生成器产生的运动学可行轨迹构成,并在轨迹参数空间做可认证碰撞检测。按足迹预计算的网格只需遍历一次局部障碍,就能返回每条候选轨迹的可认证自由距离,使每节点碰撞代价与足迹复杂度和轨迹数量无关。

  12. arXiv cs.RO58

    仅测距HOCBF-QP框架实现异构轨道多机器人安全环绕

    论文提出一种面向非完整约束多机器人系统的安全关键控制框架,让各机器人以不同轨道半径环绕静止目标,同时保持与邻居的间距并避免碰撞。每个机器人只测量到目标的距离、只与相邻两个机器人交换信息,通过加速度把半径驱动到目标值、通过转向率平衡编队,并用高阶控制障碍函数二次规划(HOCBF-QP)同时约束目标距离、地理围栏和机器人间安全。

  13. 锐曼REEMAN36

    什么是 AMR 叉车?导航、灵活性与工厂适配

    AMR 叉车依靠车载 LiDAR 与激光 SLAM 建图定位,无需磁条、导线或反射器等地面基础设施即可自主规划路径并绕开障碍,路线变更通常通过软件完成。REEMAN Ironhide 3.0 为 1.5 吨自主叉车,取放精度在 1.2 × 1.2 m 托盘上为 ±5 cm,满载续航 6 小时、空载 8 小时,最大建图面积 40,000 m²。

11月8日周日
  1. 未来机器人网 · 微信公众号82

    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。

  2. CVer · 微信公众号78

    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。