该论文针对多边形环境中由常数复杂度多边形表示的 k 个平移机器人，给出首个对任意固定 k 均适用的全多项式时间近似方案（FPTAS），覆盖最小总行驶距离、最小单机器人最大距离、最小完工时间三种目标，并可直接推广到任意固定维度 d 的多面体环境与多面体机器人。该结果解决了 Agarwal、Halperin、Sharir、Steiger [SODA'24] 与 Agarwal、Holmgren、Steiger [SODA'26] 提出的开放问题——此前仅对 k=2 的单位正方形机器人给出 FPTAS，或对固定 k 的单位正方形/单位圆盘机器人给出双准则近似算法；作者称新算法显著更简单。
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研究提出EMMA框架，结合生成式数据引擎与训练流程增强VLA策略。其DreamTransfer基于扩散Transformer生成多视角一致、几何合理的具身操作视频，支持文本驱动的前景、背景和光照编辑。采用真实与生成数据混合训练，并提出AdaMix根据策略性能自适应加权样本。在零样本视觉设置的真实机器人任务中，相比仅用真实数据训练，性能相对提升超92%，加入AdaMix后额外提升17%。
研究团队开发了一种分层仿生机器人皮肤，在顺应性软介质中嵌入感受器模拟传感器，以复现人体皮肤组织的关键结构特征。基于该平台，他们实现了生物启发与反事实两类传感布局，并在弱接触检测、类两点辨别和纹理识别三项被动触觉任务上做定量对比。结果显示，反映生物启发传感组织关键特征的布局性能高于所考察的替代配置。该工作以物理实验方式比较了活体系统中难以检验的感受器空间组织问题。
论文提出 Gibson 虚拟环境，用于为主动智能体开发真实世界感知模型。Gibson 基于对真实空间进行虚拟化，而非使用人工设计的空间，目前包含来自 572 栋完整建筑的 1400 多个楼层空间。其内部合成机制“Goggles”使训练好的模型无需进一步域适应即可部署到真实世界，并对智能体进行具身化，使其受到物理和空间约束。
arXiv 1804.08328v2（replace-cross）提出一种完全计算化的方法，对26种2D、2.5D、3D与语义视觉任务在潜空间中求解一阶与高阶迁移学习依赖关系，生成一张任务迁移学习的计算分类学图谱。作者利用该结构中的非平凡关系降低标注需求：求解10个任务所需的有标注数据点总数较独立训练减少约2/3，性能基本持平。论文同时提供计算与探查该结构的工具，包括供用户设计监督策略的求解器。
PhysWord 以原子动作动词作为连续物理动力学表征的共享语义锚点，预测即将发生的原子动作词，并将其上下文隐藏状态与由对应未来观测导出的潜在目标对齐，从而构建时间结构化的 PhysWord 空间（每个动作词含视觉与可选触觉变体）。该模型在视觉-触觉 UniVTAC 上取得 90.3% 成功率，在基于视觉的 LIBERO-Long 上取得 99.6%，均为此前最优；在使用双臂夹爪和灵巧手的真实任务上优于对比方法，并可泛化到未见场景、支持长程操作。
论文提出 OmniInteract 框架，用于双人形机器人的统一全身交互控制，包含两个核心组件：表面接触感知重定向利用密集的人机表面对应关系对两个机器人联合重定向，保留接触界面与近场几何上下文；可扩展的基于流的交互策略将控制分解为冻结的全身运动先验与伙伴感知专家残差，并通过条件流匹配在共享残差动作空间中统一。实验显示该方法提升了重定向保真度与双人形协调性，在技能多样性增长时更好地保持交互性能；真实部署验证了接触建立、全身协调稳定及外部扰动恢复。
arXiv:2610.25946v2 替换版提出在代码空间直接搜索多智能体协调策略，由编码智能体在仿真反馈与正确性验证下迭代提出、实现、评估和修正算法。在2024 League of Robot Runners竞赛的高难度地图上，两天搜索得到的策略在最密集实例上比本地复现的更强参赛方案高35.0%，并可泛化到未见地图实例。在模拟真实仓库（不规则通道、连续机器人几何、异步运动）中，一周搜索发现一类全新多智能体路径规划算法，吞吐量比校准后的专有方案高58.9%，并在给定假设下证明其无碰撞且能在有限时间内完成未被撤回或替换的目标。
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。
研究团队提出 InteractAgent，一个面向长时程人体-场景交互的智能体式多模态大语言模型系统，用单个 MLLM 同时充当规划器与评估器，以冻结的 MotionLLM 作为执行器，在闭环中完成规划、执行、观察与反思。系统包含在线观察模块，逐步做出继续/重做/重新规划决策，以及记忆增强反思模块，支持多轮计划细化与自适应停止。在 UniHSI 基准上，与免训练基线相比，该方法提升了任务成功率并减少了穿透。代码已在 GitHub 开源。
论文针对视觉惯性里程计中传感器刚性安装假设的局限，研究时变相机-IMU外参标定。方法上结合机器人运动学模型，提出基于Denavit-Hartenberg约定的动态外参标定方法，并设计两步初始化策略估计初始关节角，为后续外参优化提供起点，实现在线估计时变外参。仿真实验显示该框架可适应相机-IMU外参变化并保持有竞争力的定位精度。
研究提出 NestedVLA，可在不访问原始训练数据的情况下整合多个独立微调的 VLA 策略：嵌入 VLA 的超网络为选定任务生成动作专家权重更新，每个任务的压缩视觉-语言模型更新单独存储，两类更新叠加到冻结的基础 VLA 上实例化对应策略。在 MetaWorld、ManiSkill、CALVIN 上用强化学习微调的三个策略上评估，平均成功率 66.7%，比最强模型合并基线高 41.1 个百分点；在 ManiSkill 上与逐任务微调差距在 1 个百分点内，在 CALVIN 上明显缩小差距；三策略设置下总存储为单个完整检查点的 1.5 倍。代码已开源于 GitHub。
该博士论文提出离线训练神经隐式表征来近似Hamilton-Jacobi可达性值函数，使基于优化的控制器能在未知动态环境中实时获得安全信息。方法利用值函数等于直接计算的约束（如符号距离）减去非负动力学修正项的性质，仅学习修正项以保证近似误差下障碍物仍位于预测安全集之外。前四种方法分别将学习函数用作模型预测控制的终端约束和控制屏障函数安全滤波器的屏障候选，覆盖静态环境与数量可变的移动障碍物；地面与空中机器人的仿真和硬件实验显示其避碰效果优于几何与手工设计基线，尤其在短时域和移动障碍物场景。第五种方法用可并行化的顶点树搜索替代网格离线求解器，可为最多13个状态的系统生成屏障候选。
FastVLA是一个免训练、任务感知且时间自适应的视觉token压缩框架，通过任务到视觉注意力为token重要性打分，并依据重要性分布均匀性（逆Simpson指标加在线滑动窗口校准）自适应设定压缩率。在LIBERO与SIMPLER仿真环境中对OpenVLA、OpenVLA-OFT和CogACT的测试显示，LLM主干FLOPs降低35-59%，动作延迟降低9-32%（1.09-1.46倍加速），任务成功率保持；在实体Franka Research 3机器人上动作预测延迟降低20%（1.25倍加速），成功率相当。代码已开源。
ForeTac 提出“表示-预测-评估-引导”框架：编码当前触觉状态，以候选动作序列为条件预测未来触觉潜在轨迹，并用从成功/失败物理交互中学到的接触质量目标评估轨迹；推理时将该目标梯度经触觉预测器反传以引导动作生成，模型参数保持冻结。在平面擦拭、曲面擦拭、刷卡、易碎物抓取四项真实机器人任务上，配合扩散策略将平均任务成功率从36.3%提升至71.3%、平均接触成功率从20.0%提升至66.3%，流匹配策略下两项指标同样提升。
WorldScape Policy 2.0 提出一种带推理增强长短期记忆的可控世界动作模型：因果短期视觉记忆把近期观测作为 DiT 预填充，长短期事件记忆将历史 VLM 输出组织为全局历史、局部活跃与事件边界表示用于进度感知检索，检索结果增强感知与自回归规划 token 形成隐式子目标条件，语义强制把事件级指令语义注入潜在规划通路。作者同时构建 ManipEvent-5M 具身预训练数据集，含近 500 万个事件片段及对齐动作轨迹、回合级任务指令、片段级子任务描述、目标图像与视频演示。仿真与真实平台实验显示其在长时程自主规划、细粒度指令跟随与上下文适应上表现更优。
研究提出一个概念验证框架，使四足机器人的非线性动力学在设计阶段可预测，并利用重力、惯性与弹性塑造的非线性共振让多种步态自然涌现。团队研制高顺应性四足机器人eBert，用新理论工具识别出六种非线性简正模态（NNM），并在仿真与硬件上验证其存在。以黑盒优化确定步长后，仿真中每个NNM自然发展为不同速度的独特步态，且大部分可迁移到硬件。
该论文针对过驱动多旋翼的力矩分配问题，提出以控制屏障函数将执行器权限作为向前不变量，在分配零空间中用二次规划在力矩层强制执行。对称设计下旋翼停用的就绪度代价以闭式 ln(n/(n−m)) 给出，跟踪误差在无法精确时被界定为 O(ρ^{-1/2})，鲁棒变体以与机架矩阵无关的闭式下限偏移处理电机参数不确定性。六旋翼与全驱动八旋翼上闭式间隙与仿真吻合至机器精度；300 次随机任务中贪心最大化在最多 51% 的权限稀缺任务中违反认证下限，所提滤波器从未越界，最困难力矩反向下力旋量误差小 79 倍，鲁棒变体在 150 个受扰动对象上均保持下限。
研究提出模块化方案：在真实世界接触密集片段自主采集密集数据，再用离线强化学习训练局部策略，并与传统运动规划结合完成长时程装配。四个真实任务中仅用2–2.5小时自主采集数据，长时程任务平均成功率96%，仅规划基线55%、最强端到端基线37%；局部策略施加力降低49%，场景级分布外场景成功率仍达90%，共完成超1500次真实世界评估。
论文提出 KITE 方法，将操作解耦为与具身无关的交互意图预测和具身特定的运动学解码，交互意图以接触模式为基础的学习表示连接。交互策略仅在源机器人演示数据上训练并在不同形态目标机器人间共享，运动学解码器则利用各具身运动学模型生成的合成数据学习。在仿真与真实世界的四项操作任务上，KITE 实现向结构不同目标具身的零样本迁移，覆盖平行夹爪、灵巧手与复合具身，并优于现有基线。