MIT工程师设计出一种新型机器人小肠镜，可在直径约1英寸、长度超过20英尺的小肠内移动，完成成像、给药以及切除小息肉或取活检。该机器人借鉴蛇的蜿蜒运动方式和鳞状皮肤抓地结构，采用四腔室多功能执行器，通过调节各腔室气量控制伸展与弯曲方向；头尾段的可膨胀锚定气囊交替充放气以推进，表面覆盖受剪纸启发的图案化涂层以附着肠道黏膜。相关论文发表在Science Robotics，高级作者为MIT机械工程教授Giovanni Traverso。现有双气囊小肠镜需人工交替充放两个气囊，过程缓慢费力，该研究的目标是让这段20至25英尺小肠的评估更自动化。
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论文提出StepTrigger，一种针对VLM驱动腿足机器人的接触状态触发后门攻击：触发器由Unitree Go1四足机器人走过密集地形区域时产生的足-地压力与接触模式生成，而非提示词token或可见标记。为区分正常行走中的噪声性压力异常，方法从多模态机器人状态学习选择性后门策略，将偶发压力事件作为良性样本、密集地形接触作为投毒样本。分层离线评估中，训练后的规划器干净行为保持率98.75%、误触发拒绝率92.50%、真触发激活率76.25%、整体解析行为准确率89.17%。作者指出该后门位于本体感知与接触通道，仅关注语言、视觉或动作历史的防御无法覆盖。
研究团队发布 IndustryNav 仿真环境，包含 24 个仓库场景，用于闭环导航至指定目的地，并引入安全感知指标记录每条轨迹的碰撞与近碰撞预警。对 11 个开源与闭源视觉大语言模型及 3 个导航基线的实验显示，智能体能够抵达目标，但会与移动障碍物发生碰撞，说明任务成功与安全导航之间存在差距。该环境还通过自动 oracle 轨迹与仿真器交互支持策略学习，并保留部分场景用于泛化测试；实验表明策略可在熟悉的仓库中完成新路线，却无法迁移到保留布局，跨场景泛化仍是待解问题。
研究者提出 EAST 数字孪生框架，将文献中的安全证据转化为覆盖感知、指令、环境、动作与时序的故障注入测试，包含经专家评审的安全故障分类体系和8个可执行算子。在6个 RoboTwin 操作任务及 ACT、RDT 两种策略架构上，五轮对比实验覆盖全部74个任务-策略-算子组合，其中63个获得有效证据，安全挑战暴露率接近 Random-Legal 与 Rule-Based 方法。另有82次有效执行在违反安全要求的情况下仍完成任务，显示以任务成功为导向的评估会掩盖风险。
该研究提出一种面向四足机器人的实时运动规划框架，保留完全驱动的 SE(2) 模型及各向异性、航向耦合的速度约束，不采用常见的凸简化。方法将轨迹参数化为复合 Bernstein 多项式，利用凸包性质在整个规划时域内认证避碰与输入约束，而非仅在离散点校验。优化以在线重规划频率闭环运行，向运动控制器下发机体速度。作者在仿真中与消融方法及外部基线对比，并在四足机器人穿越未知移动障碍物的硬件实验中验证，恢复了简化模型排除的横向与航向耦合运动。
研究团队提出 OSMA-Bench 基准，用空间匹配、仅障碍物类型不同的场景集，评测家庭机器人导航中的障碍物条件安全运动适应，并提出语义敏感度指数（SSI），衡量间距及随距离变化的速度与平滑度是否遵循障碍物的谨慎度排序。对基于 VLM 和 VLA 的策略评测显示，两者均无法持续按障碍物安全性调整运动，即使给出明确安全提示；策略能按安全相关性区分障碍物，却未在运动参数或动作中体现。对基于 VLM 的策略，在识别障碍物与生成导航程序之间加入显式参数推断步骤可改善适应。
研究提出一种面向人形机器人任务策略的运行时监控框架，用于在不可恢复跌倒发生前及时触发回退。该方法将监控器合成表述为学习给定回退策略的随机有限时域可恢复性包络，并把数据探索重构为到达-规避问题，由不确定性引导的探索器系统发现未见状态、避开确信不可恢复区域。框架在价值学习与主动探索之间迭代，结合时间差分与蒙特卡洛目标提升分布内价值预测与不确定性估计，并将高不确定性区域显式视为不可恢复以抑制分布外乐观幻觉。在随机基准和29自由度Unitree G1人形机器人上评估，监控覆盖率和准确性大幅提升，并实现零样本迁移到真实硬件。
研究团队在 Habitat 3.0 中构建 TouchSafeBench 基准，包含 2,940 个模拟室内共处片段，覆盖社交导航与社交重排，配有同步多视角 RGB-D、俯视轨迹图、标定相机元数据及仿真器接触标签，用于评估视觉语言模型的碰撞接地能力。测试三个前沿或机器人学导向 VLM 与九种视觉表示，最佳平均 Macro-F1 低于 50%，显式深度未自动转化为机器人本体碰撞证据，机器人与场景接触的判断持续难于与人接触风险。
arXiv 论文指出，人形机器人安全过滤器的碰撞规避数学保证仅在安全参数配置正确时成立，而参数配置依赖具体任务与环境，缺乏通用确定方法，导致出厂过滤器在特定部署场景下失效。作者提出目标插入攻击，并开发自动化工具 SIREN 为给定任务与环境搜索易受攻击的插入目标；在 SPARK 数据集全部存在漏洞的场景中均识别出攻击，数量为基线方法的三倍，并能在真实人形机器人上生成攻击、使其在执行任务时发生碰撞。
研究团队设计并制造了一款个性化气动软体机器人外骨骼手套：先用拓扑扫描获取用户手部解剖数据，再用硅胶模铸成型。有限元分析评估了执行器与简化个性化生物力学手指模型之间的物理人机交互接触力，结果显示关节动员充分，但近节指骨存在非理想压缩。气动压力控制实验表明，该手套可准确、定向地驱动掌指（MCP）与近端指间（PIP）关节；多设计对比显示，放松应变限制层能改善执行器与手指关节的对齐。
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。
该研究使用商用软件定义微分段工具，在多机器人物联网网络中完成动态微分段功能的实验室部署。系统按资产的功能标签与健康标签动态调整分段策略，并在软件中自动执行这些策略。演示中，该方案实时自动隔离了指定威胁，同时未受影响的机器人操作保持正常，表明微分段可用于提升物联网网络面对威胁与中断时的运行稳健性。
一篇arXiv新论文（arXiv:2610.29677v1）将递归自我改进（RSI）概念引入机器人学习，梳理从提升机器人能力到改进能力生成过程的路径。作者指出，物理世界的RSI需通过代价高昂的试错从部分观测中学习，并应对运行条件变化与不可逆后果；收益延续需满足四个条件：反馈针对剩余学习需求、接收组件能利用该变化、价值在任务或硬件变化后仍成立、持续实践安全可负担。现有研究集中于操作任务，已支持行为改进、对后续学习的助益与过程改进，但尚无物理研究分离出可归因于递归的收益。
arXiv:2610.29674v1 收录一篇立场/设计研究论文，将智能体注视、接近、接触引发的接受与回避研究，与描述负面情感随时间累积、持续、压抑和表达的「情感黏度」模型相连接。作者主张回避不是交互失败，而是标示人机边界的关涉信号，并据此提出智能体按社会关系与交互历史维持、压抑或表达负面状态的设计视角。文中给出三元嫉妒、不适压抑、耐心时机、时空黏性等设计案例，并讨论干预的可追溯、有限、可争议与可修复。
研究提出 SLoSa 神经-符号压缩与微调框架，用经典规划器、教师 LLM 和形式化验证器构建安全感知数据集，再经监督微调与验证奖励机引导的强化学习训练小型机器人任务规划器。在四个 PDDL 领域上，4B-14B 模型成功率提升至 70.5-76.0%；INT4 部署于 Jetson Orin 平均功耗 17.85-26.41 W。家庭仿真环境与桌面机械臂实验验证了适用性。
研究提出Context-Aware Navigation Explanation框架，用大语言模型将感知上下文与规划的未来轨迹结合，生成导盲犬避障与导航动作的自然语言解释，并在Unitree Go2平台上于室内导航场景部署。实验评估不同解释上下文配置对用户信任与解释满意度的影响，结果显示二者呈强正相关，且将障碍物信息与未来轨迹结合的解释效果最佳。
研究提出 TAPDreamer，一种仅用公开编码器构造固定局部对抗补丁、无需查询目标策略即可跨任务与动作架构迁移的攻击方法。闭环评估中，每个基准使用一个冻结补丁、覆盖约 6.5% 输入，使 FastWAM 在 40 个 LIBERO 任务上成功率从 97.7% 降至 0.0%，在 50 个 RoboTwin 任务上从 90.86% 降至 0.0%；匹配随机补丁则分别保持 81.5% 和 79.2%。相同补丁使两种 DreamWAM 配置降至 1.45% 和 1.00%，Motus 降至 10.60%。作者据此认为，世界动作模型的防御需同时保护共享视觉编码器，仅保护下游动作生成不足。
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。
arXiv 发布编号 2610.27045v1 的交叉领域专著，试图为物理AI给出统一定义：在现实约束下通过持续反馈感知、建模并作用于物理世界的人工系统，并将其与数字AI、具身AI、信息物理系统、数字孪生区分。专著梳理多模态感知、物理数据与仿真、世界模型、具身基础模型、运动控制、多智能体协同、软硬件协同设计等方法，覆盖机器人、制造、基础设施、科学实验与自主服务应用，重点讨论sim-to-real迁移、可靠性、实时执行、评估、安全与治理，并提出从狭窄自动化走向Physical AGI的研究方向。