论文提出首个可计算设计乐高步行机器人的方案：用专门设计的齿轮-连杆机构机械控制每条腿的足部轨迹，其中一对3D打印非圆齿轮与乐高机械组机构配合；每条腿由独立电机驱动，并用简单控制算法同步多腿运动时序，实现稳定且多样的步态。作者以该建模为基础协同设计形态与控制，制作出多种步态与外观的乐高步行机器人，并实物制造部分样机验证真实环境运动能力。
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该论文提出将欧氏距离场（EDF）直接纳入强化学习观测空间的框架，为智能体提供连续几何线索以支撑稳定、响应式的避障行为，并借此简化奖励设计，在有人工势场引导和无引导两种情况下均能有效避障。方法在7自由度冗余机械臂上验证，实现从仿真到真实硬件的零样本迁移；策略仅用随机化静态物体训练，却能泛化到未见过的真实环境，并对动态障碍物表现出鲁棒的在线避障能力。
该论文提出 PRISM 框架，将真实深度传感器的单一噪声解耦为「传感失效」与「测量不准确」两类物理模态，并蒸馏 3D 视觉基础模型特征作为空间-语义先验用于物理推理；针对失效区域稀疏与类别不平衡，采用分层正样本优先监督与动态难例挖掘。基准测试称其在噪声深度合成保真度上达到当前最优，下游真实机器人实验平均成功率为 92.1%，高于单一噪声建模基线。
该论文提出将基于流匹配的路径规划与模型预测路径跟随控制相结合的框架：流匹配模型从演示中学习多模态路径分布，预测控制器利用实时更新的局部传感器信息在线调整运动，以满足状态与输入约束并避开障碍物。框架还引入事件触发的重规划机制，把预测控制的解反馈到后续路径生成中，从而在出现此前未见障碍物的环境中实现无碰撞导航。移动机器人导航仿真结果显示，该框架在杂乱环境中性能稳健。
研究提出SimPT仿真框架，将策略推演、纠正数据采集、策略训练与独立评估整合，实现基于干预的VLA后训练自动化。其Agent-Compiled Progress Graph利用仿真器特权状态跟踪任务进度并保留稳定快照，失败后由CuRobo专家从快照尝试恢复，使恢复尝试次数较固定间隔基线减少75.0%，恢复成功率从93.4%升至98.9%。在七个RoboTwin操作任务上比较RECAP、HG-DAgger、DPO+SFT、FlowPRO四种方法；改进版RECAP-CF-LPF在留出仿真试验中把成功率从76.50%提升至79.36%，在真实机器人以太网线插入任务25个场景中从72%提升至96%。
论文提出 SMR，一种从语义条件物理专家中学习的流式神经运动重定向器，用于将人类运动迁移到人形机器人。方法先把人类运动转换为机器人任务空间中的身体关键点位置、朝向与速度目标，由物理专家在仿真中于接触、动力学和执行器约束下跟踪；再在专家执行的状态轨迹上训练严格因果的 Transformer，每帧仅用当前与过去的人类观测生成运动参考，交给下游全身控制器。实验称语义条件物理专家在语义保真度与物理有效性上优于直接优化式重定向，流式重定向器在相同全身控制器下闭环性能优于运动学与物理修正基线。
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。
论文提出开源 GPU 加速图库 GGraph，同时面向真实机器人部署与大规模强化学习训练。GGraph 通过 ROS 2 接口支持真实机器人，并支持 GPU 向量化策略训练，内置三维导航、探索和回环闭合集成等任务。单机器人运行时图更新为毫秒级；大规模场景下可支持数百个并行机器人训练基于图的探索策略，实际训练时间缩短一个数量级。
该研究针对两轮倒立摆等不稳定平台，提出状态依赖目标协调方法：用俯仰角条件化标量化系数 β(s)∈[0,1] 在训练中调节平衡与导航目标的相对权重，不引入 PID/LQR 等辅助姿态控制器。仿真训练建模执行延迟、动作保持、异步含噪观测与动力学不确定性以支持零样本部署。PPO+β(s) 在固定障碍地图与随机高障碍密度地图上成功率分别为 98% 和 95%，姿态偏差小；零样本硬件实验仅用机载观测实现有界姿态与稳定避障。
论文提出 COWBOY 仿真到现实框架，用于学习移动操作机器人的上下文全身操作。该方法不直接在仿真中用强化学习学习场景适应，而是用向量化的环境感知全身控制器（WBC）在数千个场景中协调底盘-机械臂运动、避障与主动视觉完成到达；再在局部场景训练可跨数千种全场景布局复用的局部强化学习专家，并将 WBC-RL 教师蒸馏为单一视觉策略，由点云观测控制移动底盘、机械臂、灵巧手与可驱动相机。该策略在全身灵巧抓取任务上零样本迁移到数百个物体及杂乱桌面、货架、抽屉等非结构化场景，可自动调整底盘位置、相机视角、机械臂轨迹与抓取策略。
论文提出 Real2Sem2Real 流水线，将一段人类演示的单目 RGB 视频转化为覆盖同类语义物体实例的数千条机器人演示。方法用 DINOv3 蒸馏的高斯泼溅跟踪物体 SE(3) 位姿，称优于现有方法和结合估计度量深度的 FoundationPose；再通过语义对齐把由少量照片生成的数字“表亲”与演示物体及其功能区域（如咖啡机托盘）匹配，并将人手映射为可延伸至这些物体的机器人抓取。演示在 IsaacSim 或 MuJoCo 中生成，约两小时可产出超 2,000 条轨迹；在两台真实机器人、四个任务上，用每任务一段人类视频训练 VLA 策略，表现达到或超过遥操作数据训练的策略。
作者指出，基于CARLA的端到端驾驶主流基准Bench2Drive，其舒适度指标改编自nuPlan，存在实现错误和奖励静止的分段方案，在八个模型上与静止时长的相关系数达r=0.97；作者提出基于距离的修正指标，将该相关性降至r=0.06，并发现原指标报告的驾驶分数与舒适度强权衡在相同行驶速度下比较时不再可检测。作者还发现评测框架的两个导航信号陷阱：默认控制器可能用指向路线目标点的角度替换模型自身转向，评测时目标点可能与训练时显著不同，并在UniAD和VAD上演示了二者影响差异明显。修复将以独立代码发布，可直接从记录轨迹获得修正后的舒适度分数，无需重跑闭环仿真。
Holocron Engine v2 支持以文本描述为输入，输出机器人的真实执行器选型、布线方案、2D 布局、3D 结构与固件。演示案例为一台搭载 6 自由度机械臂的漫游车，覆盖从设计到成品的完整流程。
论文提出 Gibson 虚拟环境，用于为主动智能体开发真实世界感知模型。Gibson 基于对真实空间进行虚拟化，而非使用人工设计的空间，目前包含来自 572 栋完整建筑的 1400 多个楼层空间。其内部合成机制“Goggles”使训练好的模型无需进一步域适应即可部署到真实世界，并对智能体进行具身化，使其受到物理和空间约束。
arXiv:2610.25946v2 替换版提出在代码空间直接搜索多智能体协调策略，由编码智能体在仿真反馈与正确性验证下迭代提出、实现、评估和修正算法。在2024 League of Robot Runners竞赛的高难度地图上，两天搜索得到的策略在最密集实例上比本地复现的更强参赛方案高35.0%，并可泛化到未见地图实例。在模拟真实仓库（不规则通道、连续机器人几何、异步运动）中，一周搜索发现一类全新多智能体路径规划算法，吞吐量比校准后的专有方案高58.9%，并在给定假设下证明其无碰撞且能在有限时间内完成未被撤回或替换的目标。
研究提出一个概念验证框架，使四足机器人的非线性动力学在设计阶段可预测，并利用重力、惯性与弹性塑造的非线性共振让多种步态自然涌现。团队研制高顺应性四足机器人eBert，用新理论工具识别出六种非线性简正模态（NNM），并在仿真与硬件上验证其存在。以黑盒优化确定步长后，仿真中每个NNM自然发展为不同速度的独特步态，且大部分可迁移到硬件。
论文提出 KITE 方法，将操作解耦为与具身无关的交互意图预测和具身特定的运动学解码，交互意图以接触模式为基础的学习表示连接。交互策略仅在源机器人演示数据上训练并在不同形态目标机器人间共享，运动学解码器则利用各具身运动学模型生成的合成数据学习。在仿真与真实世界的四项操作任务上，KITE 实现向结构不同目标具身的零样本迁移，覆盖平行夹爪、灵巧手与复合具身，并优于现有基线。