技术方向
任务分解、行为树、任务与运动联合规划、路径和轨迹规划、自主导航、避障、落足点规划、多机任务分配。回答做什么、按什么顺序、采用什么路线或动作；姿态估计归感知与定位，轨迹跟踪归运动控制。
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哈工大朱延河教授团队在《极端制造（英文）》（IJEM）发表论文，提出基于协作重构的模块化机器人自主容错修复策略，通过改变形态恢复关节故障损伤，无需备份模块替换。方法结合拓扑描述与运动学自建模、粒子群算法搜索目标构型及改进RRT协作重构算法，实验中容错上限比固定构型冗余方法提高7倍。哈工大为唯一完成单位，博士生齐健为第一作者。
推荐理由：论文给出无需备份模块的协作重构容错策略和7倍容错上限提升数据，读者可了解极端环境下机器人集群自修复的具体实现路径。
Dexterity 发文介绍 Foresight 装箱智能体的系统评测与生产测量。规划侧在四组真实仓库箱型分布上测试，密度 0.65–0.77、稳定性 99.7–100%，并用无分布顺序统计量给出 95% 置信区间；文中还发现随机打乱箱子序列会使局部方差坍缩约 1.4 倍，导致评测偏乐观。
推荐理由：原文完整披露装箱智能体的评测方法，包括无分布置信区间和随机打乱带来的评测偏差，方法可迁移到同类系统。
Figure 宣布 Project Go-Big 两项进展：与 Brookfield 合作构建大规模人形预训练数据集，后者拥有超 10 万套住宅、5 亿平方英尺商业办公和 1.6 亿平方英尺物流空间；Helix 在 100% 第一视角人类视频上训练后，无需任何机器人示教即可响应 go to the fridge 等自然语言指令，在杂乱真实家居环境中导航。
推荐理由：原文给出Helix仅用人类视频学会导航的训练方式与Brookfield数据合作的规模细节，可了解人形预训练数据路线的实际进展。