面向崎岖地形的遮挡感知准静态稳定性轨迹规划
该论文提出一种基于模型的框架，为刚性非铰接四轮车在高度崎岖地形上生成准静态、面向稳定性的参考轨迹。方法将地形遮挡造成的盲区建模为固定特征傅里叶地形表示中的覆盖诱导认知不确定性。
#仿真/Sim2Real
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今日 33 条arXiv cs.ROAI 评分5656 arXiv cs.RO精选AI 评分6262 OccluDex：面向自遮挡下第一视角灵巧操作的分层三维视触觉表征学习
OccluDex 是一个分层三维视触觉表征学习框架，将全局几何结构与局部接触信息结合，用于手物交互中动态自遮挡下的灵巧操作。它采用多尺度掩码自编码逐步编码部分三维几何，并通过跨模态注意力将触觉接触 token 与高层几何特征融合，编码器由同步的人类视触觉示范预训练，再作为冻结感知主干迁移到下游强化学习。
推荐理由：提出分层三维视触觉表征框架，用多尺度掩码自编码与跨模态注意力应对自遮挡下的灵巧操作。
arXiv cs.RO精选AI 评分6262 FunCo-Grasp：面向跨本体灵巧抓取生成的功能对应方法
FunCo-Grasp 通过功能部件对齐与规范坐标系对齐，在不同结构机械手之间建立功能对应，使模型学习可迁移的抓取知识。在过滤后 CMapDataset 的留出物体仿真中，三只已见手平均成功率 92.40%，四只未见手 74.02%；真机实验中同一模型在两只未见手上取得 76.00% 的总体成功率，无需额外训练或微调。
推荐理由：论文提出跨本体灵巧抓取的功能对应方法，读者可了解无需目标手抓取数据即可迁移到未见手的思路与仿真真机结果。
arXiv cs.RO精选AI 评分6262 NEXUS：面向地形自适应遥操作的感知全身控制框架
NEXUS 是一个感知全身控制框架，将人类动作指令与机器人本体感知反馈结合，使机器人在与操作者地形不一致时仍能复现行为。作者提出可扩展的地形自适应算法，无需逐动作或逐地形调参即可生成高质量配对动作，并构建近 1000 小时的配对动作语料，通过教师-学生学习训练控制器。实验显示 NEXUS 在评测基准上优于现有全身控制器，并实现零样本真机部署，在多种未见地形上完成实时全身遥操作。
推荐理由：论文提出跨地形全身遥操作框架，用近1000小时配对动作数据训练感知控制器，并给出零样本真机部署结果。
arXiv cs.RO精选AI 评分7171 SimEX：仿真集成的机器人自动研究框架
SimEX 是一个将仿真实验与编码智能体结合的自动研究框架，分两阶段让智能体先在仿真中开放式试错并构建机器人工具箱，再通过少量真机试验校正仿真器并筛选修复方案。在毛巾折叠、条码扫描和盘子操作等真机操作任务上，SimEX 无需任何示范、仅用 10 分钟真机交互即可让编码智能体获得机器人技能。作者认为仿真不仅是训练数据来源，也可作为编码智能体发展机器人知识与操作流程的实验室。
推荐理由：论文提出仿真与编码智能体结合的自动研究框架，读者可了解无示范条件下获取真机操作技能的两阶段方法。
arXiv cs.RO精选AI 评分6060 Video2SwimFish：从真实鱼视频重建可控鱼模型与生物运动
Video2SwimFish 提出一套自动化流程与基准，从真实鱼的多视角同步视频重建带尺度形变网格，通过 VLM actor-critic 循环生成适配个体形态的内部关节，并从观测到的中线曲率提取 Biological Locomotion Manifold（BLM），作为受真实鱼运动约束的低维动作空间，为每条重建鱼学习个体游动策略。
推荐理由：论文公开了从真实鱼视频重建可控游动资产的数据集与基准，并指出任务成功率与个体运动保真度并不一致。
arXiv cs.RO精选AI 评分7171 EmbodiRSI：面向数据高效机器人适配的递归自改进系统
EmbodiRSI 是一个在真实到仿真再回真实流程中做递归自改进的智能体系统，用任务专属仿真作为低成本环境迭代改进策略后再迁回真机。在三个桌面环境和 14 个子任务上，经过两轮 RSI 更新，场景均衡的自主仿真成功率从 50.4% 提升到 83.5%。
推荐理由：论文给出真实到仿真再回真实的递归自改进流程，读者可了解用少量真机轨迹完成策略适配的具体做法。
arXiv cs.RO精选AI 评分6262 HIDE 基准与 SEEK 框架：面向部分可观测机器人操作的技能级记忆评测与增强
作者提出 HIDE 基准，用于评测部分可观测条件下的机器人操作记忆，包含重复计数、历史状态回忆和执行进度跟踪三类共 15 项任务，并设置随机初始配置与需依据先前事件区分动作的决策点。
推荐理由：论文给出部分可观测操作记忆的评测基准与三种记忆机制组合方案，并附仿真与真机对比结果。
arXiv cs.RO精选AI 评分6262 DODGER：面向动态障碍物导航的安全引导强化学习框架
DODGER 是一个安全引导强化学习框架，训练时直接执行策略生成的动作驱动 rollout，同时用控制屏障函数（CBF）过滤后的参考和约束违反来塑造避障行为，以避免仅执行安全过滤动作限制策略探索。作者通过 Dubins 车安全分析评估该方法，并在全阶人形仿真和基于 LiDAR 感知的真实人形实验中实现多动态障碍物下的目标导向导航，且不使用运行时安全过滤器。
推荐理由：论文提出训练时直接执行策略动作、用 CBF 参考塑造避障行为，并在人形仿真与真机验证。
arXiv cs.RO精选AI 评分6262 TRACE：自遮挡密集杂乱场景下计划条件模仿的鲁棒取物
TRACE 是一个面向自遮挡下密集杂乱取物的计划条件模仿框架，用单张无遮挡观测初始化数字孪生，由特权教师生成固定标称 rollout，循环学生结合局部 rollout 上下文、部分物体观测和本体感知选择动作以纠正偏差。
推荐理由：论文给出自遮挡下密集杂乱取物的计划条件模仿方法，含仿真与 UR5e 真机成功率及执行时间对比。
arXiv cs.ROAI 评分5151 PhaseSync-Exo：以人体时钟锚定参考适配实现动态步态跟踪
PhaseSync-Exo 提出结合双 IMU CNN-Transformer 重建、幅度-步频分解重定向与人体时钟锚定适配器（HCA）的外骨骼步态跟踪方法。重建模块在留出记录上平均绝对误差为 3.24 度，冻结的跟踪策略完成 357 次幅度-频率试验中的 356 次。
arXiv cs.ROAI 评分3131 BCS-GRU：有界通道自适应谱学习用于前向一致的扑翼气动反演
研究者提出有界通道自适应谱残差门控循环单元（BCS-GRU），以循环时序预测为主表示，将谱信息限制为受控的输出特定修正，用于扑翼气动反演。在统一回合级协议下，BCS-GRU 的反演预测优于循环与自适应谱基线，且预测时域越长收益越大。前向一致微调进一步提升了基于代理模型的气动一致性，同时保持平均运动学精度。
arXiv cs.ROAI 评分3232 FlapKAD：扑翼飞行器机翼运动学与气动动力学耦合仿真数据集
FlapKAD 是一个面向扑翼飞行器的仿真数据集，包含 2000 个刚性翼飞行片段和 720152 个有效时间步，在同一时钟下同步记录双侧机翼运动学、气动响应与飞行状态。
arXiv cs.ROAI 评分4242 行星漫游车在轮间牵引不对称下的路径跟踪控制与地面力学分析
针对滑移转向行星漫游车在松软地形持续牵引不对称下的路径跟踪，研究提出一种无模型、仅靠减速的控制策略，通过限制最大指令速度避免滑陷，并仅对外侧车轮选择性减速使其进入负滑移充当机械锚点。
arXiv cs.RO精选AI 评分6262 CEER2：面向人形机器人移动操作的方向可调末端执行器与根部柔顺框架
CEER2 提出一种面向人形机器人移动操作的柔顺框架，将方向可调、可在线调整的末端执行器柔顺与可选根部柔顺结合，用于外力抑制或力跟随。该框架用分层强化学习控制器通过高层末端执行器与根部指令调制固定的全身跟踪策略，交互力由本体感知历史估计。仿真与真机实验展示了方向刚度控制、在线刚度调整、不同根部柔顺模式、柔顺操作与协作搬运。
推荐理由：论文提出人形机器人末端执行器与根部的方向可调柔顺框架，读者可了解分层强化学习如何调制全身跟踪策略。
arXiv cs.ROAI 评分5858 TERRA：面向肌肉骨骼行走的地形感知重建、重定向与控制流程
TERRA 是一个面向肌肉骨骼行走的地形感知重定向与控制端到端流程，仅从运动学轨迹出发，结合地形先验、估计接触与负自由空间证据恢复任务相关的支撑几何，并在重定向中考虑解剖、肌腱连续性与接触约束。作者用五个数据集生成的运动-地形配对，在 9.4 小时多样化行走数据上训练出单一肌肉驱动控制策略，在重建、重定向与留出跟踪基准上提升了地形精度、显著减少解剖与交互违规，并在所支持的各类地形上取得最高完成率。
arXiv cs.RO精选AI 评分6262 DTMR：面向腿足机器人的稠密时序动作重定向
作者提出稠密时序动作重定向（DTMR），在单个优化中联合优化时序与控制，对每个控制步调整时序，并用基于采样的 MPC 在 GPU 上并行求解。在四款人形机器人、两小时人体动作数据上评测，DTMR 优于基线，尤其在跳跃等动态动作上；相同形变预算下比优化时间维度的基线重定向更精确且快约 19 倍。用其参考动作训练的策略已迁移到真实人形机器人。
推荐理由：提出在单个优化中联合调整时序与控制的稠密时序动作重定向方法，读者可了解动态动作迁移的精度与速度权衡。
arXiv cs.ROAI 评分4949 Drone Soccer：利用多旋翼下洗流学习操作
研究者设计了一个"无人机足球"任务，探索主动利用多旋翼螺旋桨下洗流进行操作的可行性。他们建立简化下洗流动力学模型，据此训练强化学习策略完成带球动作，并证明该策略可迁移到真实世界部署。
arXiv cs.ROAI 评分3434 进化机器人中共进化通信的行为持续性及功能迁移不完整
一项研究将2D仿真中共进化出的通信协议直接迁移到3D物理环境，不重新训练网络权重，用两台e-puck型机器人（GRU网络加残差连接）执行带社交信号的觅食任务。迁移前需三处修正，包括依据残差权重可测不对称性校准饥饿项；即便如此迁移仍部分且不对称，三十个测试种子中仅一个智能体到达食物源。在社交通道加入显式方向信息可改变接收方轨迹并改善个别案例，但仍不足以让第二个智能体到达食物源。
arXiv cs.ROAI 评分5555 面向水下机器人的机载视觉与 MPC 导航：开源 BlueROV2 多机器人实验与对接平台
论文提出一个开源 BlueROV2 平台，将机载视觉与非线性模型预测控制（NMPC）结合，用于受限环境下的自主导航与对接。
arXiv cs.ROAI 评分5959 CADeT：面向软组织间接机器人操作的因果感知形变传递框架
CADeT 是一个因果感知的形变传递框架，将结构因果模型与主动感知结合，在线推断潜在传递模式并估计状态相关的黏附雅可比矩阵。在操作过程中控制动作更新模式信念，当歧义持续时选择额外探测动作以提高模式可区分性，模式信念与学到的雅可比矩阵被纳入信念感知模型预测控制器用于间接目标形状控制。
arXiv cs.ROAI 评分4343 Diffusion-2BC：混合扩散与回归训练用于自动驾驶离线行为克隆
Diffusion-2BC 将扩散去噪目标与辅助确定性行为克隆损失结合在共享视觉编码器上，辅助分支仅用于训练，推理仍基于扩散。在 Claw 任务中，其平均掩码距离误差较扩散行为克隆基线降低约 10%，较标准确定性行为克隆降低 85%；在 CARLA 无路线导航中，于 Town01 和 Town02 均比两个基线行驶更远。
arXiv cs.RO精选AI 评分6262 L1-MPPI：面向敏捷无人机控制的 L1 自适应模型预测路径积分
论文提出 L1-MPPI，将 L1 自适应控制与模型预测路径积分（MPPI）级联，用于提升高速无人机轨迹跟踪精度。该方法在 MPPI 的动态模型中纳入底层飞行控制器与电机动力学，并加入迭代混合方案，以应对模型不确定性和外部扰动。
推荐理由：论文把 L1 自适应控制与 MPPI 级联，给出负载扰动下的跟踪误差对比数据，可参考其控制架构与实验设置。
arXiv cs.ROAI 评分5757 TrafficSignBench：面向交通标志合规的闭环评测基准
TrafficSignBench 是一个以交通标志为中心的大规模基准，用于系统且可解释地评测自动驾驶规划器的交通规则合规性。该框架结合真实地图仿真与规则定向的程序化场景生成，实现 34 类交通标志对应规则的自动违规检查，产出 29,000 个道路场景和 29 种测试场景类型，并构建 5,800 个测试场景。
arXiv cs.ROAI 评分4848 4WIS4WID 移动机器人的视觉-惯性-轮式里程计可观测性分析与在线标定
针对四轮独立转向独立驱动（4WIS4WID）移动机器人，提出一种带在线标定的视觉-惯性-轮式里程计（VIWO）框架，直接从四个驱动速度和转向角推导二维里程计模型，并构建预积分模型与解析雅可比用于滤波和标定。
arXiv cs.ROAI 评分4242 基于对操作者推断的具身感知控制：一项仿真研究
研究提出通用具身引擎（UEE），通过隐式注视与瞳孔信号及任务结果推断操作者的具身感和视本体线索权重，以离散主动推断智能体在显式偏好下选择有界设备设置。在300个异构合成操作者的仿真中，UEE多数在半分钟内找到合适设置，后半程具身感达1.68，接近预言机的0.73（0-2量表）。无模型赌博机表现更差，朴素预测误差最小化器会扣留反馈并降低任务成功率（0.74对0.90）。
arXiv cs.ROAI 评分4646 基于可达性的动力系统运动策略安全证书
研究提出一种基于后向可达管的值函数，为动力系统（DS）运动策略提供安全证书，可度量标称 DS 轨迹的最坏情况安全性。该方法利用学习自示范场景中无控制输入使可达性问题退化为确定性 rollout，并借稳定性条件将无限时域截断为有限时域，从而得到良定义的值函数。
arXiv cs.RO精选AI 评分6262 PneuTac：用统一 MPM-高斯泼溅仿真实现软体气动机器人触觉操作
PneuTac 提出一个面向软体气动机器人触觉反馈操作的统一仿真框架，用物质点法（MPM）建模软体机器人与可变形触觉膜动力学，用 3D 高斯泼溅（3DGS）做渲染，并通过基于视觉的简单方法完成真实到仿真建模，再训练动作与感知网络作为代理模型加速仿真。
推荐理由：提出软体气动机器人与触觉传感的统一仿真框架，为触觉操作策略的仿真增强训练提供可复用思路。
arXiv cs.ROAI 评分5858 Draft：面向机器人设计探索的参数化工具
作者提出参数化生成工具 Draft，其通用引擎可将任意串行链参数树编译为可直接仿真的 MJCF 模型，无需 CAD。Draft 用对 114 个执行器和 49 份已发表机器人描述的调研拟合趋势来约束设计自由参数，并通过构建四款现成机器人的数字孪生验证，质量几何平均折叠误差为 1.10 倍。作者还用两阶段强化学习课程评估三款四足机器人，展示该工具如何呈现设计权衡。
arXiv cs.RO精选AI 评分6666 Fiatlux：面向人形机器人爬梯与换灯泡的长时程基准
Fiatlux 是一个基于 NVIDIA Isaac Lab 的长时程基准，让 Unitree G1 人形机器人在一个回合内把梯子放到天花板或墙壁灯具下、爬梯、把灯座里的旧灯泡换成新灯泡，并把旧灯泡放进回收箱。
推荐理由：Fiatlux 把爬梯与换灯泡合成一个长时程基准，并给出十二个子任务与三类基线，可供人形操作评测参考。
arXiv cs.RO精选AI 评分6060 螺旋软体机器人全身抓取与抛掷的优化学习精炼框架
研究提出面向软体连续机器人的优化-学习-精炼框架，用基于结果的动作空间优化实现从初始未抓取状态开始的全身抓取与拾取抛掷。抓取以末端角扫掠和身体-物体包裹度量化，抛掷还纳入释放方向对齐与最低释放速度，采用无导数CMA-ES应对非光滑的动作到结果映射。
推荐理由：论文给出软体连续机器人全身抓取与抛掷的无导数优化框架，并附仿真与真机成功率数据。
Hackaday robotsAI 评分2222 多伦多大学学生打造 Pogo-Bot 单腿跳跃机器人，弹性足垫适应沙地冰面
多伦多大学工程学生将弹簧跳杆、四旋翼与单腿结构结合，做出名为 Pogo-Bot 的单腿跳跃机器人，靠四个螺旋桨提供推力、弹簧腿完成弹跳。早期版本仅用尖刺足端，失败频出；改用带弹性带张紧、可枢转的尖刺足垫后，机器人能在软沙到硬冰等全地形保持直立，不再被冰面滑飞。
genesis releasesAI 评分2222 Genesis v1.4.3 发布：提升 GPU 仿真速度并降低显存占用
Genesis 发布 v1.4.3，重点提升 GPU 上非批处理至中等批量（约 4000）的仿真速度并全面降低显存占用，Windows 上编译速度最高提升至 3 倍。该版本还修复了 glTF 解析、MJCF 材质纹理保留、Apple Metal 性能模式编译失败、IMU 读数记录与相机外参更新等多项问题，并升级至 Quadrants 1.3.3。
HF blogAI 评分4646 Hugging Face 发布 strands-isaaclab-h1-rough 数据集：宇树 H1 人形机器人崎岖地形行走
Hugging Face 上线 strands-isaaclab-h1-rough 数据集，记录宇树 19 自由度 H1 人形机器人在 NVIDIA Isaac Lab 程序化崎岖地形上按指令基座速度行走，共 12 条 episode、6000 帧、50 fps。
qbitaiAI 评分7474 斯坦福 HomeBody 让 GPT-6 Astra 调度宇树 G1 收拾厨房
斯坦福团队项目 HomeBody 让 GPT-6 Astra 接入宇树 G1，在陌生厨房中按语言指令收拾物品、丢纸盒并从抽屉取药。系统先让 G1 探索建图，再由 Astra 作为 Real2Sim 智能体在 Isaac Sim 中重建数字厨房，之后由 Astra 调用导航、抓取、放置、开抽屉等可复用技能，底层用预训练 AMO 控制策略协调行走与操作。
arXiv cs.RO精选AI 评分6262 受被动动态行走启发的动力学引导方法提升人形机器人行走能效
该论文提出一种受被动动态行走（PDW）启发的框架，在训练早期用倾斜重力场辅助矢状面行进，并在正式动力学优化前移除全部 PDW 引导，无需参考轨迹、步态相位或接触时序。
推荐理由：论文给出一种受被动动态行走启发的训练引导方法，并报告了在 29 自由度 Unitree G1 上的能耗与真机结果。
arXiv cs.RO精选AI 评分6262 SCOUT：用动作-结果反馈实现测试时策略自适应
SCOUT 是一个动力学感知的元学习框架，通过共享信念隐空间把动作预测策略与前向动力学模型耦合，让操作策略在部署时依据动作-结果偏差在线更新内部信念，从而适应未知物理动力学。论文称该方法在仿真操作基准上显著加快在线自适应，并实现了真实世界的仿真到真实迁移，已被 CoRL 2026 接收。
推荐理由：提出用动作-结果反馈在线更新动力学信念的元学习框架，读者可了解测试时自适应如何绕开稀疏奖励。
ROS Discourse latestAI 评分2222 Gazebo PMC 会议纪要 2026-09-28：接受 REP-158 OpenUSD 仿真资产互操作规范
Gazebo PMC 在 2026-09-28 会议上通过与 ROS PMC 联合投票，接受 REP-158《开源机器人仿真资产互操作的 OpenUSD 约定》，最终结果待双方 PMC 正式记录后公布。会议还讨论了 Gazebo 在易用性、无需强制 GPU、硬件在环测试和 Fuel 集成等方面的核心价值，并计划用 rcl_buffer 实现传感器数据零拷贝传输至 ROS。
HF blog精选AI 评分6565 EVO-WAM：通过视频动作验证演化世界动作模型
EVO-WAM 提出一种让世界动作模型（WAM）在无需额外专家示范、也不在外部环境执行候选动作的情况下适配新任务的框架，通过状态预测与锚定多帧上下文实现完整自回归 rollout，并用视觉语言模型筛选完成任务的前缀、用逆动力学模型验证视频与动作一致性，再迭代训练。
推荐理由：论文给出无需额外专家示范、靠自生成视频动作轨迹适配新任务的框架，并附仿真与真机成功率数据。
HF blogAI 评分4242 VideoPhysEdit：基于刚体物理场景重建的物理反事实视频编辑
Hugging Face 论文页发布 VideoPhysEdit，一种无需训练的物理反事实视频编辑（PCVE）流程，通过刚体物理场景重建显式还原场景物理，将物理编辑作为干预并利用生成轨迹引导反事实视频生成。