研究提出事后核方差头（post-hoc kernel-variance heads），从单个 VLA 策略的嵌入估计认知不确定性，每个头计算以训练演示嵌入为条件的高斯过程条件方差，拟合无需回归目标或梯度更新且不改变策略。在 LIBERO-10 上用 SmolVLA 测试，其与双策略集成分数在任务级相关性、主动学习演示获取和转介监督策略上表现相当；视觉-语言骨干上的头将不确定性评分时间最多减少约 50 倍。研究还指出 LIBERO-10 既有评估协议主要奖励任务间覆盖差异识别，执行变异性削弱任务内排名评估，受控扰动可作为补充评估。
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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。
该论文提出一种基于样条的机器人运动表示方法，将空间几何与时间进程统一到同一组连续变量中，联合估计一条共享的贝塞尔曲线，并允许空间与时间模型的复杂度独立调整，例如针对具体演示的相位调制。方法采用交替优化，同时估计部分演示中观测到的路径区间。仿真实验显示，该方法能精确恢复关节、通过调整模型复杂度与连续性进行细化，并提升对演示集方差的鲁棒性。作者还在机器人辅助翻身任务中用实体人体模型验证了在线重定时与同步能力。
论文提出OMAR流程：视觉语言模型为未知物体生成标签及内容、包装类型等属性，经分割、深度与多视图关联完成跨视图定位，构建实例级3D场景图；再由LLM在该表示上推理货架潜在组织方式，对场景一致的放置位置排序，无需用户提供偏好，排序结果用于后续几何与运动学可行性检查。实验显示，该方法在实例映射与放置一致性上优于单视图语言定位和仅几何基线，可在无预定义物体-容器映射、无类别特定重训练的情况下自主放置未见物体。
arXiv 2610.29829v1 提出将物理AI的零样本泛化定义为对部署分布的覆盖，并指出同一采集者的更多样本只能缓慢缩小未见区域，而每个新贡献者都能扩展该区域。作者据此提出机器人动作共享潜在空间，结合多模态对齐、生成式增强与噪声标签学习，并以标准易用机器人 Origami 上的开发者社区作为多样数据来源，最后给出将真实机器人零样本成功率与数据多样性关联的可检验假设和评估协议。
SpatialDex 框架从纯 RGB 人类视频中学习三维接地的双手灵巧操作：对每段视频重建场景几何并估计手部运动，用手部尺寸先验在视频级尺度上对齐二者，重建几何同时作为策略输入与预测目标。策略通过门控残差融合把预训练视觉-语言模型的 token 网格接地到该几何，预测未来场景几何与手腕、手指动作，并以双手手腕预测轨迹为条件生成手指运动。在 100 万个人类视频片段上预训练、少量机器人演示微调后，该方法在两种本体的九个仿真灵巧任务上比 SOTA 高 16.5 分，在六个真实双手灵巧任务上高 38.3 分；匹配比较下，用重建几何预训练比仅用手部运动预训练成功率提升 14.2 分。
作者提出非参数化因果交互接地框架 CausGround，将交互经验蒸馏为以动作为中心的因果知识，识别动作前置条件与效果并以分解式世界状态表示组织。在适配的 VirtualHome 与 RoboCasa 基准上，基于视觉的高层规划平均任务成功率由 24.9% 升至 53.3%，闭环规划成功率由 43.0% 升至 57.0%；SWITCH 上交互推理准确率由 25.8% 升至 31.9%。真实机器人实验显示其可从 MLLM 解释的目标反向推导可执行高层动作序列，且无需参数更新。
一篇arXiv新论文（arXiv:2610.29677v1）将递归自我改进（RSI）概念引入机器人学习，梳理从提升机器人能力到改进能力生成过程的路径。作者指出，物理世界的RSI需通过代价高昂的试错从部分观测中学习，并应对运行条件变化与不可逆后果；收益延续需满足四个条件：反馈针对剩余学习需求、接收组件能利用该变化、价值在任务或硬件变化后仍成立、持续实践安全可负担。现有研究集中于操作任务，已支持行为改进、对后续学习的助益与过程改进，但尚无物理研究分离出可归因于递归的收益。
FlowVLA 将运动生成与物理补全估计分离：共享 π_{0.5} 动作专家在边界感知监督下学习接近、倾倒与返回，另一与目标无关的估计器融合视觉、关节、腕部力/力矩及循环力信念历史来估计已转移质量，当估计值加预测残余流出量达到请求质量时触发返回。在咖啡壶/水实验中，其目标均衡平均绝对误差（MacroMAE）为 13.1 g，低于所有测试的 VLA 基线；全部尝试中 53.7% 既完成任务又将最终质量控制在请求值 ±10% 内。同一模型无需重训即可插值到留出的 150/250 g 目标，独立训练模型还在另外三种容器-流体设置中验证了该公式。
arXiv:2610.29674v1 收录一篇立场/设计研究论文，将智能体注视、接近、接触引发的接受与回避研究，与描述负面情感随时间累积、持续、压抑和表达的「情感黏度」模型相连接。作者主张回避不是交互失败，而是标示人机边界的关涉信号，并据此提出智能体按社会关系与交互历史维持、压抑或表达负面状态的设计视角。文中给出三元嫉妒、不适压抑、耐心时机、时空黏性等设计案例，并讨论干预的可追溯、有限、可争议与可修复。
论文提出Reading the Room（RR）方法，将尺度模糊、稀疏、语义化的VSLAM地图配准到部分建成的二维楼层平面图，用于机器人施工进度跟踪等场景。方法核心是单一可微、类别平衡的语义-几何能量函数贯穿全流程，并提供两种全局初始化：利用单个不准确用户对应关系，或用跨模态匹配网络全局估计。在三个活跃施工现场的33个序列上评测，一般无约束设置下平均绝对轨迹误差较最强基线改善4.5倍，提供锚点时改善7.6倍。
arXiv 2610.29568v1 提出 ContactFlowFilter，用粒子滤波的递归结构处理状态时间依赖，并以流匹配模型作为辅助提议分布跟踪多模态信念、检测接触增删事件，解决仅靠关节力矩与基座力/力矩传感器的机械臂接触估计逆问题。真实实验中单接触与双接触位置误差分别为 0.36 cm 和 0.88 cm，运行耗时 0.69 ms 与 2.69 ms，仿真与实机均完成验证。
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。
该论文针对直接关节映射遥操作的两个问题提出方法：独立电机饱和会破坏差动腕部的俯仰-滚转协调，固定映射难以应对重力负载与执行约束引起的跟踪突变。作者提出执行器约束感知的主从遥操作方法，联合建模主端重力补偿、主从关节映射与从端差动腕控制，在电机空间按可用重力裕度做协调饱和，并集成连续角度解缠、反馈状态监测与可行参考更新。实机实验显示腕部轨迹比直接映射更平滑、恢复更连续。
提出A2I-Calib++，一种面向足式机器人机体多IMU系统的运动学驱动抗噪主动标定框架，无需人工标定靶标，也无需对目标IMU做复杂参数调优，即可估计时间偏移、外参旋转平移与惯性零偏。框架含三个模块：受噪声各向同性启发的激励轨迹（由有限时域条件性命题支撑）、结合滚动接触奖励的约束感知对抗运动先验控制器、以及融合预标定小腿IMU与关节运动学的接触约束虚拟IMU。在仿真与真实四足平台上的评估显示，相比传统方法噪声敏感度与仿真标定误差明显降低，真实标定可重复，本体感知里程计精度提升。
该研究提出一种多阶段强化学习方法，为月球重力下按指令点对点跳跃生成单一端到端控制策略，策略架构简单且仅依赖任务兼容的机载传感。仿真中着陆误差小于机器人自身尺寸；研究还分析了跳跃的力矩与功率需求，并测试了飞行中控制更新冻结最长1秒等极端异常下的性能退化。硬件迁移实验显示，策略可在月球重力卸载条件下完成垂直跳跃，实测力矩与功率曲线与仿真一致并处于硬件限制内。
论文研究串联机器人机械臂基于雅可比矩阵的性能指标（可操作度、刚度等）对首末关节角的无关性，给出使其保持不变的关节角条件，据此缩减有效构型空间维度以简化性能评估。该性质在两个场景中验证：工作空间性能图构建与任务布局优化；对比结果显示基于该性质的策略在不降低有效性的前提下减少计算量与存储需求。
研究提出SERA（自进化机器人智能体）：将高层VLM组织为机器人智能体，通过可编辑执行框架维护任务上下文，并用观测与执行反馈更新上下文以指导后续规划；低层控制由固定的VLA执行器承担。自进化环节通过环境推演提出并评估框架修订，选定配置在留出测试前固定。在RoboMME基准上，SERA自主选择配置的总体成功率为51.38%，无自进化时为44.38%。
论文提出首个可计算设计乐高步行机器人的方案：用专门设计的齿轮-连杆机构机械控制每条腿的足部轨迹，其中一对3D打印非圆齿轮与乐高机械组机构配合；每条腿由独立电机驱动，并用简单控制算法同步多腿运动时序，实现稳定且多样的步态。作者以该建模为基础协同设计形态与控制，制作出多种步态与外观的乐高步行机器人，并实物制造部分样机验证真实环境运动能力。