- 宇树发布 H2-X 功夫传奇守护者
- λ₀：面向人形机器人全身移动操作的开源世界第一人称人类数据规模化研究团队发布 HumanVerse 数据集，包含 500 小时开源世界人类移动操作数据，将第一人称视频与同步的身体和手部运动配对。其人类到人形机器人流程对齐相机视角与手臂外观，并离线优化运动参考和控制器输入以降低末端执行器误差。该流程在宇树 G1 上完成零样本迁移验证，无需目标任务的机器人演示。基于此训练的全身移动操作基础模型 λ₀ 在 SIMPLE 上成功率达 90.0%，真实世界移动操作任务平均成功率 62.5%。
- 在地球训练的人形机器人控制器能在月球上行走吗？重力、地形与土壤迁移研究在仿真宇树 G1 上以同一训练方案训练 12 个策略，改变重力、地形几何与地面接触模型（刚性或 3D RFT），并加入地球到月球微调与重力随机化。结果显示重力迁移不对称：地球训练策略在月球平坦刚性地面存活率 0.64–0.75，月球训练及微调策略无法在地球站立，已发布的通用控制器 SONIC 在月球存活率最高 0.10。崎岖地形训练把组合瓦片存活率从地球 0.53 提升到 0.98、月球 0.80 提升到 0.99；在更硬的月球土壤上土壤训练收益有限。作者称月球结果为依赖接触模型与土壤刚度的仿真预测。
- 面向感知型人形机器人跌倒恢复的测试时运动引导研究团队提出 RISE 方法，让人形机器人在推理阶段按任务目标引导跌倒后的起身方式，而非仅追求可靠站起。该方法学习一个由感官反馈连接意图运动与电机动作的恢复词汇表，并用视觉扩散规划器从词汇表执行数据中预测未来身体状态作为运动意图，再由任务代价将预测导向期望朝向、起身速度或路径，生成条件化运动潜变量。仿真实验显示多样化恢复、地形适应与无需重训练的测试时引导，并在宇树 G1 上完成真实世界演示。
- HuMiT：通过紧凑参考跟踪实现低延迟全身人形机器人遥操作HuMiT 全身遥操作策略仅以根高度、根速度及当前帧四个稀疏关键点的 SE(3) 位姿作为参考目标，在跟踪保真度上与使用完整关节位置、稠密身体部位变换及未来帧的方法相当。系统从头显串流到策略输出的通信到推理延迟约 20 ms，基于视频的光流延迟中位数为 65 ms。作者在 Unitree G1 人形机器人上验证了接住抛来球体等亚秒级反应及协调移动-操作能力。
- RangeNav：面向机器人导航的任务对齐激光雷达距离图像预训练论文提出RangeNav，一个仅183k参数的激光雷达距离图像编码器，完全在合成数据上预训练，采用各向异性卷积与循环填充处理距离图像的极端长宽比和方位角接缝。预训练目标结合距离重建、语义分割与鸟瞰图（BEV）预测，随后冻结编码器用于强化学习策略。仿真中，加入语义与BEV监督相比仅重建基线，在程序生成训练环境和分布外真实测试环境成功率分别平均提升32.03和23.73个百分点。在Unitree B2-W四足机器人上零样本部署，可在密集人群、低光与施工区域导航。代码与模型将开源。
- 注意脚下：面向人形机器人行走的预期感知研究提出一种轻量落脚点预测模型（FPM），仅用本体感觉和速度指令预测未来落脚点，并只在预测落脚点周围的小块区域采样高程图，从而在策略输入前剔除冗余地形信息。FPM 与行走策略联合训练，并随步态成熟定期用新 rollout 重训。该方法达到给定地形难度所需训练迭代约为使用完整高程图的 1/3，在落脚点稀疏的狭窄围墙走廊和未见地形上优于完整高程图策略，性能与数倍成本训练的注意力编码器相当。策略零样本迁移至 Unitree G1 人形机器人，在室内外穿越障碍、楼梯、间隙和下行台阶。
- 面向辅助机器人避障的LLM导航可解释性研究提出Context-Aware Navigation Explanation框架，用大语言模型将感知上下文与规划的未来轨迹结合，生成导盲犬避障与导航动作的自然语言解释，并在Unitree Go2平台上于室内导航场景部署。实验评估不同解释上下文配置对用户信任与解释满意度的影响，结果显示二者呈强正相关，且将障碍物信息与未来轨迹结合的解释效果最佳。
- 面向多样化人形机器人移动操作的动作对齐潜在规划研究提出 FIBER 框架，将冻结行为基础模型（BFM）的可执行潜在空间作为异构交互技能共享的规划表征，通过潜在策略投影（LPP）把独立训练的任务策略映射到该空间，再离线训练单一感知流规划器；同时引入用多 gamma 前向-后向学习训练的自适应视界 BFM（AH-BFM）。在仿真中，箱子拾取、开门、抓取三类任务各 128 种变化下平均成功率 42.0%，高于投影潜在回放的 11.6% 和运动学规划的 3.5%。在真实 Unitree G1 人形机器人上验证了 sim-to-real 迁移、技能链式组合与条件引导。
- 面向人形-人交互的VLM引导接触重定向与生成式伙伴建模研究提出REACT框架，从人-人动作捕捉演示中学习可部署的人形-人交互策略，将语义接触结构作为连接演示处理、交互学习与机载控制的关键监督信号。流程包括VLM引导的接触建模与重定向、基于交互感知接触奖励的特权策略学习，再蒸馏为仅用机载自我中心深度传感的策略，并引入生成式伙伴状态建模以应对遮挡。在仿真和Unitree G1真机上测试五种接触丰富交互，语义接触建模改善演示交互保留，生成式建模在五种交互中的四种提升接触召回，真机上仅靠机载传感完成全部五种交互。