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。
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针对世界动作模型（WAM）的视频与动作目标未显式约束三维几何、而逐点对齐三维基础模型特征又会过度约束紧凑动作特征的问题，论文提出关系几何强制（RGF）：从冻结的三维基础模型迁移几何先验，对齐成对特征关系而非逐点特征。RGF 包含帧内、跨视角、动作-时间三个互补关系目标，仅在训练阶段使用，无需显式几何分支或额外推理模块。仿真与真实世界实验显示，在多种操作场景和 WAM 范式下均取得一致增益。
该论文提出DepState-JEPA，一种基于V-JEPA 2.1的双流RGB-深度联合嵌入预测架构，通过共享潜在状态DepState将空间理解与动作条件预测连接。深度既作为互补观测流，也用于将两种模态锚定在度量三维空间中；射线条件读出无需目标深度即可预测局部特征，动作条件转移后同一解码器预测未来RGB与深度特征。机器人状态读出提供递归本体感受输入，物体轨迹监督与校准正向运动学通过运动目标和关节-TCP一致性塑造状态学习。对比显示RGB-D适配后RGB编码器迁移、特征补全、条件视觉预测和操作成功率均有提升，消融实验识别出深度内容、度量坐标、未来状态匹配的贡献及FK正则化的额外控制增益。
论文提出TIDE（Training In DEployment）人在环在线后训练系统，用来源条件监督学习框架从部署期间的人类干预和策略rollout中在线更新策略，不需要学习critic、奖励模型或动作评分器。在四个真实双臂操作任务上，TIDE在里程碑归一化任务进度和全任务完成率上超过热启动策略及匹配的额外离线演示，与固定策略采集基线相当，且部署期间即可提供更新检查点。每个任务的后训练会话从rollout开始到最终检查点可用不到一小时，学习与检查点处理异步进行。
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。
该研究提出将偏好奖励响应性（PRR）与覆盖率、效用指标结合，用于评估可操控人形控制中偏好条件强化学习的聚合方式。作者在两个类人控制框架上比较了奖励级、优势级、损失级和基于 PCGrad 的聚合，发现没有一种聚合层级在所有环境和标准上表现最佳：早期聚合目标会带来更广泛的行为响应，但对其他目标的非预期改变更大；较晚聚合则提高控制精度，但以响应性为代价。
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。
该研究提出一种基于元学习的人机交互框架，用神经网络替代人工设定的切换阈值来识别人类意图，并引入控制器中依赖力的参数，使被动模式识别率从90.1%提升至99.1%、主动模式从79.8%提升至97.1%。框架还包含自适应元学习控制器以补偿人类扰动并在线适应变化的交互力，以及多轨迹元学习算法联合学习环境基表示与依赖力的参数，以处理未建模动态。实验称该框架在实现鲁棒控制的同时提供了可靠的模式识别。
论文提出 OmniInteract 框架，用于双人形机器人的统一全身交互控制，包含两个核心组件：表面接触感知重定向利用密集的人机表面对应关系对两个机器人联合重定向，保留接触界面与近场几何上下文；可扩展的基于流的交互策略将控制分解为冻结的全身运动先验与伙伴感知专家残差，并通过条件流匹配在共享残差动作空间中统一。实验显示该方法提升了重定向保真度与双人形协调性，在技能多样性增长时更好地保持交互性能；真实部署验证了接触建立、全身协调稳定及外部扰动恢复。
研究提出 FIBER 框架，将冻结行为基础模型（BFM）的可执行潜在空间作为异构交互技能共享的规划表征，通过潜在策略投影（LPP）把独立训练的任务策略映射到该空间，再离线训练单一感知流规划器；同时引入用多 gamma 前向-后向学习训练的自适应视界 BFM（AH-BFM）。在仿真中，箱子拾取、开门、抓取三类任务各 128 种变化下平均成功率 42.0%，高于投影潜在回放的 11.6% 和运动学规划的 3.5%。在真实 Unitree G1 人形机器人上验证了 sim-to-real 迁移、技能链式组合与条件引导。