X-WBC 提出跨本体人形机器人全身控制基础框架，将共享的人体运动语义与各本体特定的物理执行分离：以人为中心的命令 token 对齐完整人体运动、机器人参考运动和稀疏 VR 观测，因果 Transformer 从多机器人混合 rollout 中学习可复用的时序结构，轻量级本体特定模块再把共享表示映射到各机器人的本体感知与动作空间。实验覆盖九个仿真本体、外部运动数据和四台真实机器人，结果显示联合训练提升跟踪性能，对齐表示支持跨命令源的一致控制，策略在训练语料之外仍具竞争力。作者据此主张异构人形机器人可作为联合数据源，跨本体联合训练是通向全身控制基础模型的可行路径。
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该论文针对四足机器人通过被动弹簧臂搬运负载的场景，建立了将被动接口刚度、阻尼与负载质量关联到 ZMP 响应的降阶解析模型，指出低阻尼被动模态可能与步态谐波重叠。作者提出基于扩展单刚体动力学的臂感知模型预测控制 ARMPC，融合浮动基动力学、被动臂关节状态、扭转弹簧阻尼与基座-臂惯性耦合。仿真消融中 ARMPC 在所有测试条件下减少 ZMP 裕度违规并避免失败，Nominal MPC 与 Baseline MPC 违规率和失败率更高；2 kg 负载硬件拉放实验中 ARMPC 纵向与对角线扰动试验全部无失败，Baseline MPC 分别失败 7/15 和 8/15 次。
研究对OpenVLA-OFT和pi0.5在分布外LIBERO-90任务上的失败进行标注，将其归为四种模式，仅「执行失准」（到达正确目标但移动距离或力度校准错误）可由一句话纠正覆盖。方法为每任务一句回顾性描述，经LLM解析为动作维度、方向、幅度项与时间窗口，作为短时偏置施加于冻结策略动作。仿真中恢复139个分布内失败中的65个、328个分布外失败中的33个；真实xArm7基座移动后，同物体抓取放置从10/30升至30/30，新物体从2/30升至24/30，两个长时程任务仍为0/30。朴素提示的VLM最多10次尝试均未恢复。
威斯康星大学麦迪逊分校人机交互团队提出 SHRIMP 系统，用自然语言自动生成分层机器人基元任务计划，并支持用户通过重新提示和显式纠正迭代修订。每次修订后，用户可在仿真中验证计划，确认后再在物理机器人上执行。研究招募 35 名参与者完成桌面厨房任务规划，结果显示 SHRIMP 提升了用户的感知控制感与机器人透明度。系统视频与源代码已公开。
该论文提出接触隐式、基于直接仿真的多重射击（DSMS）框架，将运动学可行的参考轨迹转换为动力学可行的全身轨迹：把可微仿真器嵌入非线性规划，在内部处理接触、摩擦、碰撞、自碰撞与关节限制，同时施加跟踪、驱动和任务约束，无需预设接触时序或显式接触约束。作者称相比现有重定向方法，DSMS 可加速运动模仿强化学习训练，得到成功率更高、跟踪误差更低的策略；并在 Unitree G1 上完成零样本仿真到现实迁移，覆盖指令条件化行走、慢跑、接触密集爬行及 180 度跳跃转身。
LaWAM 提出以紧凑的潜在视觉子目标替代重建未来视频，将预测动态注入机器人策略。其核心 LaWM 在预训练视觉基础模型的潜在空间中训练潜在动作模型，并复用前向解码器预测未来观测特征。在 LIBERO 上成功率达 98.6%，RoboTwin 上达 91.22%，真实世界操作任务同样取得领先或具竞争力的结果；每次动作块预测耗时 187 毫秒，墙钟延迟较像素空间 WAM 最多降低 24 倍。
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。
arXiv 2605.13775v2 提出 RoboEvolve 框架，将 VLM 规划器与 VGM 仿真器耦合成协同进化循环，用无标签种子图像自举，通过日间探索（语义控制多粒度奖励）与夜间巩固（挖掘近失失败）双阶段机制训练。实验显示基础规划器提升 30 个绝对点、仿真器成功率平均提升 48%；仅用 500 个无标签种子即超越全监督基线，初始 RL 数据减少 50 倍；并可将冷启动 LingBot-VA 在 LIBERO 上的平均任务成功率从 78.7% 提升至 98.7%。
研究团队提出 SentryVLA，一种面向冻结 VLA 策略的轻量级运行时封装器，无需重新训练或修改底层模型架构。该方法在动作层面用保形分位数回归估计采样动作与专家式行为之间偏差的校准上界，并据此对多个随机候选动作排序以完成动作选择；在执行监测层面，对最终动作预测前提取的上下文化潜在执行状态计算基于马氏距离的异常分数，用于闭环控制中检测异常执行状态。仿真与实体机器人实验显示，该方法改进了动作选择，并能提供有用的运行时异常警告信号。
研究提出强化学习框架 PrepTurn，将当前与下一个位姿目标直接映射为关节动作，用即将到达的目标指导机器人如何接近当前目标，避免单目标策略在连续目标下出现的走走停停。方法包含持久信用奖励与逐步提升目标难度的自动课程，无需预设轨迹或到达时间即可协调接近速度与转向。仿真与 Unitree Go2 机载实验显示，连续穿越完成率高、运动更高效且停顿减少；目标容差放宽后，策略还出现提前转向下一目标和在允许区域内切角的涌现行为。
arXiv 2602.16444v3 提出 RoboGene，一个面向单臂、双臂和移动机器人的智能体式操作任务生成框架，由多样性驱动采样、智能体自我反思评估任务质量、以及经人工验证的反馈记忆三部分组成。研究团队通过大规模真实世界实验采集了 1.8 万条轨迹，并提出任务可行性与多样性指标；RoboGene 在任务生成上显著优于 GPT-4o 和 Gemini 2.5 Pro，用其生成数据训练的 VLA 模型成功率更高、泛化更强。数据集已发布于 Hugging Face（X-Humanoid/RoboGene）和 ModelScope。
该研究提出 UniManip 框架，以智能体操作图（AOG）作为任务编排、状态跟踪、执行验证与闭环失败恢复的显式认知与操作主干。高层语义意图经物理接地场景图转化为可执行原语，该场景图提供几何可供性、接触感知交互参数与无碰撞轨迹合成。框架将高层智能体层与低层场景层耦合，从非结构化感知实例化以物体为中心的场景图，经安全感知局部规划器参数化为无碰撞轨迹，并利用结构化记忆自主诊断与恢复执行失败。在 LIBERO-Pro 上取得最优性能，真实世界实验显示跨任务、跨本体与跨灵巧手的零样本泛化，任务成功率分别超过领先 VLA 模型和分层基线 22.5% 与 25.0%。项目页面已开源。
arXiv 于 2025 年 10 月发布（v2 替换版）的立场论文提出「身体-控制协同设计」路线，主张人形机器人不应只在固定本体上优化控制策略，而应利用当前本体与策略的运行经验，递归地同时改进形态与行为，作者将其称为物理递归自我改进（Physical RSI），并类比生物进化。论文讨论了基于策略性探索、Sim2Real 迁移和元策略学习的三类协同设计方法，并从方法论、应用驱动和社区建设三个角度论证其必要性，同时指出该方向在人形机器人领域仍属研究不足，提出从短期创新到长期目标的开放问题清单。
研究团队提出零真实数据智能体策略 ZAP：以预训练 27B 参数视觉语言模型为基座，经监督微调与 GRPO 在简单仿真任务上训练，训练全程不使用真实机器人数据。在真实世界任务上成功率达 96.7%，与 GPT-6 Astra 持平，高于 MolmoAct2 VLA 的 33.3%，运行速度快 3 倍、成本低 17 倍。ZAP 可泛化到训练数据中未出现的物体、目标与操作，包括试管入架并按要求换孔、双臂空中传试管、井字棋画 X 与下国际象棋；迁移到单臂 Franka 后在 RoboLab-120 上达 55.9%，领先最佳 VLA/WAM 基线 4.9 个百分点。
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。
研究团队提出FLORE框架，用于学习力反应式人形机器人移动操作。数据采集不依赖机器人本体：用两个带力感知的UMI风格手持夹爪记录手部运动与接触力旋量，用可穿戴追踪器记录身体运动。力反应式扩散策略以视觉、本体感知和实测力旋量为输入，输出动作与每只手的力指令；带力跟踪的混合柔顺全身控制器在保持平衡的同时执行指令，通过对真实力/力矩传感器测得的力误差做积分，使每只手沿指令方向精确跟踪力、在其他方向保持柔顺。仿真中控制器可跟踪不同大小与方向的单手力指令，全身运动精度损失很小。机器人上三项接触密集任务中，力反应式策略成功率为80%，仅位置策略为26.7%。
论文提出一种用于摩擦接触的平滑解析梯度，仅替换反向传播中的接触灵敏度，硬接触前向求解与 rollout 可行性保持不变。方法对 de Saxcé 修正二阶锥互补问题做中心路径松弛，平滑分离、夹紧、滑动三种模式条件，灵敏度在接触模式切换时连续并随松弛收敛到精确值。用 10 万样本、台式机训练不到 2 分钟得到的策略无需微调即迁移到硬件，小跑策略下机器人可承受推力并穿越碎石与湿滑地面；轨迹优化中该梯度找到精确梯度与 Signorini 松弛梯度遗漏的富接触解。
arXiv 2610.35832v1 发布技术报告，在EBench上评测GPT-6-Astra作为机器人智能体核心，采用与后训练策略相同的视觉与本体感知观测协议。直接控制配置下，智能体直接生成路点命令，整体表现与后训练策略相当，短时程任务领先且跨泛化维度波动最小，但在长时程任务、桌面操作和高精度接触密集任务上落后。带策略的框架允许调用后训练VLA或WAM策略执行动作，整体成功率提升至最强对比策略水平并大幅降低token成本，但因策略调用不理想、固定指令无子目标、恢复控制时抓取被打断，仍低于各组件逐任务上限。
该研究提出 Specola，一个依据信号时序逻辑（STL）规范在仿真中评估机器人行为的工具，用于弥补成功率指标只反映任务是否完成、不反映成功余量、对目标参数变化的敏感性、违反的要求以及成功是否持续的不足。Specola 提供在仿真器信号上编写规范的接口，并在策略执行期间创建和管理监视器，同时提供 Python API 与命令行接口以接入现有策略执行循环。工具还提供适配器接口，已适配 LIBERO、RoboCasa、Isaac Lab、RoboDojo 等九个仿真环境与基准，代码与适配器已在 GitHub 开源。
论文提出 TrySee，一种模块化闭环机器人任务规划流水线，将通用 VLM 推理与领域专用感知模块及成熟机器人组件结合，无需微调 VLM 或端到端演示，通过可替换感知模块与运动规划实现适配。系统包含反应式循环规划流水线、领域专用模块化视觉预处理以提供在线接地，以及动态预处理选择机制以提升可扩展性。评估覆盖 5 个差异显著领域的规划任务，含真实机器人拆解任务，并在棕地环境开展现场测试，验证在领域专用训练数据有限时集成 VLM 规划的实用性。