该论文从理论上分析点云配准中最大团与最大共识两种鲁棒公式的关系，证明在任意固定正容差下，最大团的对齐误差可以任意大，其规模也可以任意大于最大共识集，并给出界定该误差的几何条件。旋转固定时，论文推导出尖锐误差界及精确刻画平移子问题最大共识的检验方法。论文还研究 group-k 一致性，确定在维度 d≥2 时，旋转和平移的最小分组规模为 d+1，允许反射时为 d+2，以保证对齐误差界与点云尺度和几何无关。证明使用 Lean 定理证明器验证。
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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。
论文提出一种四足空中腿足机器人，针对载荷分布、驱动方式及腿足与飞行需求冲突的问题给出设计与运行方案。方法上离线分别搜索行走与飞行两个领域专用的控制收缩度量（CCM），再用在线基于能量的控制李雅普诺夫函数二次规划（CLF QP）统一，实现跨域最优控制分配，并给出仿真结果。实验验证了硬件机械可行性与推力辅助小跑（thruster-assisted trotting）范式，实验稳定性支持将该框架用于多模态作业。
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。
该论文针对线性组合分数的扩散策略提出一种可直接插入的分数去相关辅助损失，动机来自投影组合理论，通过直接惩罚各组件噪声预测之间的重叠来促使因子专门化，几乎不改动架构、不增加计算开销。作者在多个基准上验证，该损失持续减少组件间可测量的重复计数、改善任务分解，并在不损害多任务性能的前提下产生行为上有意义的专门化。
DexGraspFlow 提出条件连杆级 SE(3) 流匹配框架，融合局部物体几何、连杆几何与运动学树距离导出的注意力偏置，用双流 DiT 建模连杆—连杆与连杆—物体交互，联合学习平移与旋转速度场并积分生成连杆位姿，再经逆运动学恢复关节构型。在三款机器人手、30 组物体—手部配对上，平均仿真成功率 95.33%，含逆运动学的平均生成延迟较当前最优基线低约 49%。模型对七种去指变体与掌心朝向引导实现零样本适应；针对部署手部训练的模型在 100 次真机抓取中成功率 91%。
Isaac Lab 发布 v3.0.0 正式版，作为新项目及从 2.x 迁移的推荐基线。新版本提供跨多种物理、渲染与可视化后端的统一任务 API，支持基于 Newton 与 OV 库后端的无 Kit 执行和 Warp 原生数据通路。Newton 为 Warp 原生物理后端，含 MuJoCo-Warp、VBD、MPM 求解器路径，可支持刚体、可变形体与粒子；Isaac Sim 变为可选组件。版本适配 Isaac Sim 6.2、Python 3.12、PyTorch 2.11（CUDA 13.0）、Warp 1.17、Newton 1.6.1 与 RSL-RL 5.5.1。