针对球形移动建图系统（SMMS）在快速旋转和地面覆盖有限条件下的里程计难题，作者提出两种基于RANSAC的地面法向量估计方法：单帧扫描估计（法向量评分+多步验证）和基于LiDAR-惯性里程计（LIO）利用全局3D地图的估计。在多个真实数据集上以地面激光扫描仪为真值评估，LIO方法在精度与鲁棒性上显著优于单帧方法；将地面法向量估计融入运动模型可改善位姿估计，支持复杂危险环境中的自主导航。
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论文提出一种用于物理人机交互（pHRI）的无传感器控制框架：训练神经网络补偿系统摩擦与未建模动态以提升力/力矩观测器精度，采用任务零空间分解分离关节速度、降低人类扰动对观测器的影响，并引入位姿与力混合控制器实现末端位姿和力跟踪。实验结果显示该框架在保持位姿与力跟踪性能的同时提供鲁棒准确的力/力矩估计，可应用于未装力/力矩传感器的机械臂平台。
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。
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。
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。
针对在线LiDAR-相机标定中因训练数据外参多样性不足导致的“数据集捷径”问题（网络过拟合固定标称外参、实机泛化差），研究者提出数据生成框架SynCalib：利用带深度真值的全向图像数据集，在严格外参约束下合成多模态标定数据。实验显示合成数据提升了典型学习型标定网络的泛化性与鲁棒性，并在多种相机-LiDAR配置的真实场景中验证了仅用合成数据训练模型的零样本迁移能力。数据生成代码、预训练模型与在线基准数据集将公开。
论文提出 GPT-as-Tactile-Policy 方法：将专家演示总结为任务指导与触觉参考，GPT-6-Astra 结合多模态观测与交互历史生成控制指令，并依据接触反馈调整动作。在无需机器人专用预训练和逐任务微调的情况下，该方法在五个 UniVTAC 接触密集型操作任务上平均成功率为 93.8%，与现有最优策略相当，部分任务更高；Insert Hole 任务中触觉反馈将成功率从 31% 提升至 99%。执行分析显示模型能进行接触引导的试探与纠正。
arXiv 论文 HuTact 提出从大规模人类手-物交互（HOI）数据预训练触觉感知手部表征，预训练阶段不使用真实触觉信号，再将人类手部运动中的交互结构迁移到机器人触觉观测，并可用少量无标注机器人交互数据适配。在抓取预测、滑动检测、物体分类和触觉条件策略学习任务上，HOI 预训练提升了数据效率。抓取预测中，经 HOI 预训练并在无标注机器人自由交互数据上中期训练后，仅用 25% 下游标注数据即达 88.26% Macro-F1，与全量标注从头训练的 88.23% 相当。
提出EchoNav框架，从短RGB序列预测证据鸟瞰图（BEV）表示，结合时序聚合与占据补全，解码器适配冻结的VGGT-Omega特征，用逐单元权重和可学习的不更新选项组合历史残差提议；BEV预测器在最新自车坐标系生成局部地图，无需深度、相机位姿输入或显式几何变换。模型在仿真RGB序列及完整/可见性掩码占据标注上训练。仿真顺序双目标导航成功率89.6%，比最强基线高32.5个百分点；20个场景60次轮式机器人试验成功率73.3%，基线33.3%，另有四足与人形机器人演示。
arXiv 论文提出 Tactile-ETA 系统，通过上下文学习把触觉经验注入具身任务智能体，无需任务特定训练或更新模型参数。方法将每段专家演示的机器人运动与相机视图、双侧触觉观测配对，保留运动起止触觉帧并在触觉图像显著变化处补两个相邻时间点。四个仿真操作任务中，在感知与执行接口不变下加入触觉观测使平均成功率从 15.75% 升至 24.00%；真实机器人任务中视觉与触觉对齐的演示将成功率从 0% 提升至 60%。
研究团队在基于UR10e机械臂的ASTR系统上，用离体猪组织测试了闭环算法ThERMO：该算法利用实时热成像数据调节电外科切割速度，以在保证切缘准确的同时减少热损伤。组织学分析检测细胞层面的热损伤范围，3D摄影测量验证切缘精度。与两种固定速度方法相比，ThERMO无需数据驱动训练或迭代调参，热损伤最多降低52%，切割精度最多提升59%，任务完成速度保持不变。
论文提出 HATCH 机器人操作基准，以“密室逃脱”形式将五个技能类别、三个难度等级的任务串联：传感器确认一项任务完成后才解锁下一项，形成长时程评估。成功判定依赖仪器而非人工，评分与机器人本体无关，物体摆放由运行当天的随机种子随机化。参赛者需提交未剪辑视频、传感器日志和随机种子作为认证自运行记录，任务规范、搭建指南、物料清单与评分细则以开放许可证发布。
研究使用6自由度Stewart平台机器人对真人志愿者开展实验，表征头颈系统的生物运动学工作空间，为无物理约束的机器人头部稳定系统确定安全运动限值提供基础数据。该系统面向神经影像与颅内放疗场景，通过实时光学运动跟踪动态补偿头部运动，替代刚性立体定向框架和热塑性面罩。
XoNav 是一种四执行器髋部外骨骼，通过矢状面执行器提供前进与两级制动提示、额状面执行器提供两级转向提示，将导航引导直接施加于髋关节。基于双侧 LSTM 的步态分类器使用两个大腿 IMU，对未见用户召回率 95.2-97.9%，支撑相到摆动相、摆动相到支撑相的平均检测延迟分别为 38.6 和 63.1 毫秒。约束人在回路贝叶斯优化个性化制动与转向参数，最强制动提示低于安全限值的 53%。蒙眼绿野仙踪试验中，参与者 98.8% 的行走距离保持在 0.75 米宽通道内，平均前进速度每轮提升 4.9%；结合穿戴摄像头、RTAB-Map 与 Nav2 还完成了自主导航及绕行未建图障碍物的可行性研究。
该论文提出一种实时交互感知框架，利用嵌入式电容传感，使仿壁虎干黏附界面在黏附全周期内估计接触状态，并将状态划分为空闲、接近、接触、啮合、脱离五类。研究用实验采集并增强的传感器数据，对比评估了六种适合嵌入式部署的轻量机器学习模型，其中随机森林离线分类准确率最高，达95.65%。在线部署时，随机森林结合规则状态机将准确率从78.02%提升至93.14%，宏F1为0.9343，推理周期53毫秒。
研究提出在标准腹腔镜器械上安装传感器记录外科医生操作，无需机器人采集演示即可训练双臂手术策略，并在活兔上完成阑尾切除术。