该论文提出 RLTrajGen-PPMPC-CBF 分层框架，用于自动驾驶车辆在环岛场景下的安全、平顺与舒适导航，以解决强化学习逐点决策与 MPC 轨迹级优化之间的结构性不匹配问题。框架采用预设性能约束（PPC）使参考轨迹与控制输出逐步稳定收敛，并通过控制屏障函数（CBF）层提供实时安全修正并反馈至 RL 过程。在 MetaDrive 仿真环境中，该方法相较最优基线将平均成功率提升 6.25%、运动病剂量值（MSDV）降低 65.87%，同时加快训练收敛。
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该预印本提出以自适应通行管（ATT）为核心的姿态感知导航框架，将沿参考路径的通道宽度场与社交舒适度统一为连续信号，并通过区间速度—航向（IVH）控制把宽度映射为正面到侧步的连续姿态调度与全向速度指令。配套的以速度为条件的 AMP 策略使用经 GVHMR 重定向的正面/侧步运动数据训练，并加入 (v_x, v_y) 跟踪奖励，目标是在保持与默认机载策略可互换的同时提升姿态过渡稳定性。论文称完整方法已给出，计划在 Unitree G1 上开展评估，量化结果尚未发布，MuJoCo 仿真与真机演示视频已公开在 GitHub。
论文提出 AWLS（优势加权潜在引导），一种离线后训练方法，用于改进已冻结的单步生成式机器人操作策略，且不更新其解码器。该方法学习一个以观测为条件的残差噪声整形器，对策略的潜在噪声做残差修正，并用优势加权的动作重建目标训练；优势值经分离与尺度归一化后仅作为演示动作的监督权重，避免评论家梯度更新策略，同时保留单步推理速度。作者还提出无需 rollout 的解码器敏感度准则，用于挑选对潜在噪声扰动仍敏感的预训练检查点。在仿真与真实机器人操作任务（干净与混合质量演示）上，AWLS 优于冻结基座策略并限制相对预训练行为先验的漂移。
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。
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。
研究团队用搭载机械臂的波士顿动力Spot四足机器人搭建自主砌砖概念验证系统，在供料区与装配区之间依靠AprilTag定位和autowalk导航运行，砖块位姿由CAD软件指定后直接导出执行。对14块木砖组成的弧形四层墙重复组装10次，平均平移误差低于10 mm、平均偏航误差低于1.5度，全部运行的整体RMSE为平移27.72 mm、旋转2.06度；系统还在两区域间有楼梯的户外环境完成测试，工作流模块化可扩展至不同墙体几何。
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。
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。