研究团队提出开源无人机仿真器 Crazyflow，将高保真动力学与 JAX 结合，兼顾速度与可微分性，可在单 CPU/GPU 上扩展到数百万环境或数千个集群、每集群数千架无人机，并支持集群扩展。真实实验显示其支持基于解析梯度的策略学习，无需域随机化即可实现高精度跟踪，基于采样的避障速度超过每秒 5 亿步。团队将一架真实无人机抛向空中，从零训练恢复策略仅用 0.37 秒并在落地前接住，演示了飞行中强化学习，突破先训练后部署范式。
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研究提出一种在非完整约束多旋翼无人机飞行过程中于户外近似全三维辐射方向图的方法，通过辨识球谐级数系数，将观测到的信号功率增益解耦为各自的辐射方向图。所设计的标定轨迹在无障碍高度采集信号强度的训练与测试样本。仿真验证了该近似方法，真实世界验证的均方根预测误差低于5dB。
该研究提出一种机载视觉相对定位方法，利用环境中主动标记的反射（通常被视为歧义来源）来定位在镜面近平面（如平静水面、平整室内地面）上作业的异构多无人机团队。方法仅需相机、主动标记和单光束测距仪，无需预先知道机器人尺寸、标记配置或表面反射特性，并能传播表面不规则（含动态水面）引入的不确定性。研究还从解析与实验两方面刻画了表面倾斜对估计的偏置，并确定了水平面假设成立的坡度范围。室内多无人机与室外实验验证了定位精度，在不同光照下可靠运行，有效距离优于现有视觉主动标记方法，30米以外精度更高。
论文提出 DiffDreamer 可微强化学习框架，将学习到的世界模型与可微仿真器耦合：单次优化中世界模型传播捕捉外部动力学与历史特征的潜在状态，仿真器传播机器人显式物理状态；actor 目标分解为 critic 驱动的不可微任务奖励路径与仿真器驱动的可微运动奖励路径。在激进跟踪与动态穿门竞速实验中，其训练收敛优于无模型、基于模型及可微强化学习基线，最终性能也优于这些基线及经典规划控制方法，并附消融实验与概念验证性真机飞行验证。
研究提出用概率能量建模统一多用途集群控制：利用吉布斯随机场能量最小化与结构化奖励最大化的对应关系，把基本集群行为编码为统一概率目标中的可复用能量项，分散式策略经轻量级策略门控组合成单一控制器，无需重新训练。空中集群实验显示，统一策略在六类任务、10-100个智能体、两种硬件平台及室内杂乱与GPS拒止林地环境中实现零样本泛化；大规模仿真任务成功率为0.96-1.00，单智能体推理延迟1-10毫秒，物理部署验证了向真实平台与非结构化环境的零样本迁移。
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%。
该研究提出一种仅用单目RGB相机与IMU的无人机机载状态估计方法，融合VIO、机载地标相机测量与IMU数据，并通过新的漂移模型估计和补偿VIO漂移，校正位置、姿态、线速度与角速度全部VIO状态。作者称现有方法多依赖立体相机或测距仪等更复杂硬件且使用未校正的漂移量，快速机动时误差较大。方法经1600次仿真与多次真实实验验证，并在A2RL无人机竞速挑战赛2025中从210支队伍晋级四强、获得奖牌。
该论文提出 HEHA 分层探索框架，用于无人机、轮式与足式等异构机器人协同探索未知环境。其全局规划模块采用新算法 RCH，在可通行性约束下求解大规模多哈密顿路径问题（mHPP），以最小化各机器人最大路径长度（makespan），并快速给出有界次优解；局部规划器同样考虑异构性以减少重复探索。实验显示，在异构可通行性条件下，RCH 的 makespan 比多个基线最多小 47%，HEHA 的探索时间比现有方法最多减少 30%。
研究团队提出 HyperDrone 四旋翼仿真器，称其批量渲染速度比现有最先进的批量四旋翼仿真器快 20 倍以上。该仿真器将优化的多旋翼动力学与自研光线追踪引擎 HyperLux 结合，支持 Nvidia OptiX、Vulkan、Apple Metal 和 WebGPU 后端，动力学与渲染均完全在 GPU 上运行。HyperLux 可渲染 RGB、深度、语义/实例分割、表面法线与光流，并支持反射、PBR、运动模糊等效果，在消费级 GPU 上最高保真度下达到每秒数百万帧。团队在仿真中纯训练基于视觉的偏航控制策略，并迁移到搭载摄像头的 Crazyflie 小型四旋翼上完全机载运行。
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。
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。