该论文提出腹腔镜机器人操作中的状态到视觉策略蒸馏框架：以基于特权观测的状态策略为教师，视觉策略从RGB观测与机器人本体感知信息中学习。作者在仿真环境多种手术操作任务上实验，结果显示通用RL方法训练视觉策略在该场景下具有挑战性，而所提蒸馏方法跨任务性能更一致稳定。
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TRACE是一个面向地面机器人在非结构化森林环境中自主运行的可通行性感知反应式导航框架。它利用基于正负自然语言提示集的VLM置信度图，通过证据融合生成密集可通行性地图，并按先前已通行路径的迹象对地形排序；随后提取带可通行性标注的点，经百分位分箱与样条或正则化多项式拟合得到路径左右边界，作为软障碍约束纳入NMPC。真实森林环境实验显示，该框架能在杂乱、可变形、视觉模糊地形中平滑导航。
论文提出支撑感知抓取合成框架 IORA，面向低自由度耦合手在不规则物体上的固定任务。方法将手与物体局部表面区域建模为图并搜索运动学可行匹配，再细化腕部位姿与电机状态，经物理仿真推演验证抓取；可选的任务引导局部搜索在验证位姿附近调整腕部与电机状态并按任务条件选优。多物体实验显示生成多种抓取构型，抓取成功率高且抗扰动强，真实实验在烹饪场景中实现物体固定。
该研究提出 ProTrav 概率地形表示方法：先用稀疏变分高斯过程（SVGP）从观测重建概率高程场，再通过后验函数空间采样生成空间相关的地形实现，将高程不确定性经几何特征传播至可通行性代价，从而在任意位置得到可通行性代价分布，以均值和标准差分别量化期望代价与不确定性。研究以基于矩的上置信界（UCB）定义风险项并接入 MPPI 控制器。仿真实验中，该方法在不同地形上的导航成功率超过 90%，基线低于 40%，同时减小了姿态变化；并在真实越野地形上完成了机器人验证。
论文发布 iAssistADL 平台，一种面向日常生活活动、用于未来震颤与共济失调补偿的 3 自由度辅助装置。其机械架构将所有执行器置于基座，以降低运动质量、实现解耦运动学并获得高机械透明度；控制上采用水平面开环力渲染与垂直方向闭环力控制的混合策略，以缓解摩擦对垂直轴透明度的影响。实验显示水平面阻力矩低于 0.1 Nm，工作空间内末端力最高约 10 N，水平力渲染在 4 Hz 以内准确；垂直轴在高频段仍受摩擦动力学限制。
论文提出 TEAR（任务证据权威路由）框架，在机器人端在线决定人类遥操作与本地自主两种控制源之间的权威分配。仲裁依据两类证据：网络状态证据决定遥操作可用性，任务语义证据判断自主执行是否仍与当前任务一致；轻量级时序仲裁器结合机器人状态与当前权威归属决定切换时机。在动态网络条件下的仿真与真实试验中，TEAR 任务成功率接近纯遥操作，遥操作仅占控制步数的 19.8%–27.4%，相比纯自主执行成功率提升 30%–40%。
论文提出 STAMP 框架，通过“机器人—人类—机器人”流程连接独立获取的人形机器人运动：先将两段运动重定向到人类骨架，由学习到的对齐模型对候选位置、朝向和过渡时长排序，再由人类运动先验在选定对齐下生成过渡，最后重定向回机器人并作为参考训练运动跟踪策略。作者在 Unitree G1 与 ROBOTIS K1 上评估生成过渡的跟踪成功率，并用实体机器人演示将独立运动连接成长时程序列。
论文提出空中移动操作框架 ALMA，用上下文飞行策略从近期测量与动作中自适应，并以动作条件化的未来测量表征预测训练上下文保留飞行控制相关响应信息。为扩展自适应经验，该方法用大语言模型分析观察到的控制困难并生成新的机械臂运动结构用于后续训练。仿真中位置 RMSE 相对最强基线最多降低 24.7%；同一策略零样本迁移到真实空中机械臂，在周期性机械臂运动下悬停位置 RMSE 相对真实世界基线降低 79.6%。
该论文提出 GlobMP（全局运动规划），将规划与引导统一为一个连续时间规划问题，用分段多项式曲线上的梯度投影方法，在代价降低与可行性恢复之间交替。作者证明：在温和假设下，从细网格起点出发，随着多项式段数增加，代价趋近全局最优，约束可满足任意容差或在稳定实例上精确满足。实验覆盖多达 200 台机器人的团队、Robotarium 测试平台多机器人规划与扩展基准、迷宫导航，以及在双臂人形机器人上引导触觉反应式策略，并报告优于强基线。
该论文面向自主机器人手术中的缝合任务，提出一条从图像到操作的流水线，在生成实时缝线重建的同时执行安全且优化的序列操作，以完成长时程任务。作者指出，可变形缝线没有固定位姿可供跟踪、有效自由度近乎无限，构型难以预测，因此需要重新估计缝线状态而非做假设；缝线操作还涉及依赖过去和当前接触点的序列动作，这些接触点必须被准确、连续地跟踪。
研究在六个流匹配 VLA 机器人策略上对比单步与多步采样，发现单步动作生成在大规模下基本与多步采样持平，多步欧拉积分在推理阶段几乎没有一致优势。该结论在模型训练充分且容量足够时成立。作者据此指出，大型 VLA 可直接从多步模型获得单步策略，无需重训练、蒸馏或额外辅助目标，即可实现低延迟部署。
研究提出 PATH-Net，一种偏好感知的可通行性估计分层网络，用于越野遥操作，可自适应生成以操作员偏好为条件的可通行性代价地图与速度曲线。该网络通过多头共享骨干融合视觉与几何鸟瞰图特征及短期历史车辆状态，并用最大熵逆强化学习与稀疏速度监督优化速度建议；非对称特征聚合机制将推断拆分为代价分支与速度分支。在 15 名操作员、225 条遥操作轨迹上的实验中，修正 Hausdorff 距离为 0.17 米（激进偏好）和 0.15 米（保守偏好）；问卷评估中 NASA-TLX 工作负荷评分从无建议时的 34.7 降至 22.2。
论文提出 OASIS（在线锚点中心场景推理系统），用稀疏锚点节点表示室内环境，每个节点融合语义描述、视觉特征与几何状态，支持在线建图、开放词汇检索与导航。系统复用导航中采集的瞬时观测，在场景变化后重新定位被移动的物体，并以紧凑记忆支持按需证据提取与分层检索。在仿真与真实环境的标准检索基准及静态、动态导航任务中完成验证。
PhysibleMDM 在推理阶段优化扩散噪声，无需重新训练运动扩散模型，即可提升生成运动的物理可行性。其约束由运动学检查（地面穿透、滑移、自碰撞）与基于锥规划逆动力学的动力学测试组成，并用 Sep-CMA-ES 求解黑盒优化问题，再以自回归方式串联片段生成长序列。在 SMPL 人形模型的 100 种运动风格上，平均地面穿透、自碰撞穿透与地面滑移分别降低 75%、92%、74%；在自定义双足机器人的 11 个序列上，每序列平均加速度重建误差中位数降低 89.5%，平均逆动力学残差中位数降低 79.5%。
论文提出时空重定向（STR）方法，利用视觉语言模型选择相关运动信号与身体部位，并据此识别关键帧，为关键帧分配更多求解器迭代、为选定部位赋予更高交互权重，以替代统一的逐帧迭代预算。同时引入力学感知接触锚定（MCA），用近似物体力旋量模型细化物体表面接触位置。在此基础上开发时空强化学习（STRL），结合自适应关键阶段采样与基于目标接近度和接触力的奖励。在Unitree G1仿真和Unitree R1真机实验中，STR以更低计算成本提升了几何接触覆盖率与连续性，并改善了下游物体交互任务的完成度。
该研究提出一套集成传感与控制系统，可在CT孔内完成呼吸门控自主进针，无需手动置针或患者屏气。实验验证了系统跟踪与预测患者呼吸周期、执行自主呼吸门控进针以及检测呼吸周期异常的能力。研究目标是缩短CT引导肺活检的手术时间、减轻患者不适并降低辐射暴露。
论文研究用于人形机器人运动的 Multi-PBRS（多势函数奖励塑形），并提出统一奖励配置，在九台人形机器人上使用相同奖励结构与权重进行验证，仅需关节/连杆映射和默认姿态等机器人特定元数据，无需逐台重新设计奖励。实验称相比标准塑形，MPBRS 在不同机器人间缩放行为更一致、调优敏感性更低，且不改变最优策略。
arXiv 2610.25600v2 提出向量量化世界模型（VQ-WM），将离散隐状态搜索与连续视觉反馈控制结合用于机器人长程操作规划：离散隐预测器建模向量量化隐状态转移以寻找最短路径，学习控制器通过视觉反馈依次到达规划状态并纠正偏差。方法以首达时间估计器替代欧氏距离作为准度量，使规划抽象与控制器能力对齐。在实体机器人汉诺塔任务上，仅用短时演示数据即达到100%成功率，而VLA、WAM等基础模型仅在训练数据含解轨迹时成功；在涵盖操作与运动的仿真基准上比最强世界模型高13.3至85.3个百分点。
arXiv:2506.21697v2 提出随机神经控制屏障函数（SNCBF）的可验证安全合成方法，覆盖激活函数二阶可微的光滑 SNCBF 与使用 ReLU 激活的 SNCBF 两类情形。方法包含两个框架：面向光滑 SNCBF 的免验证合成框架，以及同时适用于光滑与 ReLU SNCBF 的验证在环合成框架。作者在倒立摆、Darboux 和独轮车模型三个案例中验证了所提框架。
论文提出积分自监督方案：用短视教师在每个短窗口独立对IMU积分，从零训练惯性里程计模型，学生虽仅受短窗口速度变化监督，却学会直接预测速度且精度超过教师；再用位姿图蒸馏以多窗口位姿图的序列一致目标精炼模型。该方法在新平台部署时无需采集真值轨迹，只需标定IMU并在正常运行中记录数据。在行人、无人机、四足和人形共六个数据集上，无速度或位置标签训练的模型平均速度误差与同架构有监督基线相差0.07 m/s以内。