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Luxonis 发布 OAK 4 FFC，这是 OAK 4 平台上的首款 OAK 模块化板卡，最多可接 5 个摄像头并自由布置在机器人需要观察的位置。板卡尺寸 70×53 毫米，集成同步、标定、立体深度与 AI 运算，算力 52 TOPS；用户在 OAK Viewer 中输入相机位置后，动态标定可基于场景自动优化，无需打印标定靶，所有相机同时曝光，全景与鸟瞰拼接在板端完成。该板卡可作为机器人主计算机或专用视觉系统，面向人形机器人、无人机等标准相机难以适配的机型。开发者套件售价 849 美元，当日开启预订，11 月发货。
论文提出Open-World Law-to-Action（L2A）框架：视觉-语言模型为每个可动部件提议运动方式、运动规律参数及可能的锁定因素，形成带下限的先验，触觉可随时推翻。机器人用带闭式证据的贝叶斯线性回归在线识别部件运动规律，并保留“未见部件或运动锁定目标”的假设；作者证明仅靠触觉无法排除该假设，并推导出何时值得再次观察。全部实验在仿真中进行，新厨房场景下基于VLM提议的任务完成率为80%，部件全部已知时为98%；所提物理先验使需要新参数的物体成功率从353/400提升至378-383/400，二次观察使混合场景成功率从284/366提升至329/366。
研究团队在 Shadow Dexterous Hand Lite 上仅用本体感觉和二值触觉反馈（无视觉）完成保定球旋转的零样本仿真到现实迁移，单次连续试验实现 225 次连续 180° 旋转（112.5 整圈），速度约 0.36 转/秒。方法包括传感器对齐的耦合感知仿真具身建模、触觉校准，以及压摆率动作限制和 STuck-AT Taxels 两种回合级域随机化。论文还对比触觉与仅本体感觉的贡献，定位触觉信息最关键的手部区域，并称该结果为保定球操控在旋转次数与速度上的最强硬件报道。
该研究提出解剖锚定的模仿学习框架，将解剖引导的探头放置与学习式超声导航结合：放置模块从外部视觉识别任务特定解剖起点并确立初始探头位姿为参考系，基于流的策略依据锚点相对位姿、超声图像、探头相机视图与接触力生成扫查动作，终止头预测任务完成。手持采集平台可在无机器人条件下采集自由手扫查的多模态演示。在16名未见参与者上，肾脏、胆囊、肝脏标准切面采集与桡动脉扫查成功率分别为96%、94%、88%、94%；相比微调pi_0模型，腹部任务成功率提升10-42个百分点，目标到达时间、峰值接触力与轨迹抖动更低。自动放置端到端试验成功率90-100%，策略无需重训迁移至第二台机器人成功率83-100%。
FORCA 以视觉观测和腕部力/力矩测量为输入，自动编写用于接触探测与力响应运动的 Python 程序，并在多次执行之间结合力记录与视觉结果诊断失败、修订运动与力反馈控制逻辑。该方法无需演示数据、任务特定训练或仿真环境。在五个真实机器人任务上，FORCA 在提升操作精度、适应物体或表面属性变化、在表面变化与物体运动下调节接触三类场景中验证有效；与纯视觉变体相比，抓取精度与任务成功率提高，擦拭和剥离中的接触丢失减少。
研究提出一个真实世界双臂灵巧抓取大尺寸物体的框架，包含采集关节角度、视觉观测与力信号的多模态数据集，基于去噪扩散概率模型（DDPM）从分割点云生成关节级抓取构型的模块，以及将运动规划与在线抓取细化结合的执行策略。该方法可从单视角输入合成可执行的双臂抓取，降低对完整三维物体模型的依赖。在双臂机器人上的实验显示，对几何形状与位姿各异的未见物体取得较高成功率，消融实验验证了各关键组件的贡献。
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。
论文提出摩擦感知的双臂箱体操作框架，将在线惯性估计与凸接触力旋量优化结合：惯性估计模块根据测得的接触力旋量估计物体质量与质心，优化模块在椭球摩擦极限面约束下用二阶锥规划（SOCP）求摩擦可行的接触力与扭转力矩，并加入离线轨迹细化以减少物体与环境的不期望接触。框架将摩擦可行性作为硬约束、在可行域内最小化接触力，无需分别调参避免滑移与过度挤压。在真实双臂机器人系统上针对不同质心配置的实验显示，该方法可举升惯性属性未知的物体并保持稳定摩擦接触。
arXiv 2604.24033v2 提出事件相机状态估计基准框架 EvSLAM，覆盖多种数据采集平台、极端光照场景与挑战性运动模式，并给出面向移动机器人的高速机动严格定义及新评估指标。作者指出，现有事件相机 VO/VIO 方法多局限于贴近结构的正面平行快速晃动或纯三自由度旋转假设，无法泛化到线速度与角速度均可能较大的 6-DoF 剧烈机动，且当前公开数据集存在不足。该框架对 SOTA 方法进行基准测试，用于评估事件相机方案的实际运行极限。
arXiv 2603.25044v3 提出 ThermoAct 框架，在视觉-语言-动作（VLA）模型中引入热成像信息，用于人机协作场景下的机器人任务执行。系统以视觉-语言模型（VLM）作为高层规划器，将复杂自然语言指令分解为更简单的子任务，从而支持高效数据采集与复杂操作推理。与仅依赖视觉数据的方法不同，该框架让机器人感知物体物理属性并主动保障环境安全；真实任务场景实验验证了框架可行性，并显示相较现有纯视觉系统可能提升任务成功率与安全性。项目主页为 youngchae912.github.io/ThermoAct/。
研究提出 PSANE 框架，利用足式机器人行走时腿-地形交互的本体感知测量，在未知可变形颗粒地形中实现安全导航与探索。该框架用高斯过程回归学习可通行性模型，在线估计并认证安全区域、识别探索前沿，再与反应式控制器结合做实时导航；前沿选择被建模为多目标优化，在安全集扩展概率与目标导向代价间权衡，并在帕累托最优前沿集上标量化选取子目标。作者称仅凭本体感知估计的可通行性即可安全探索未知颗粒地形并到达指定目标，性能优于基线方法。
该研究提出一种机载视觉相对定位方法，利用环境中主动标记的反射（通常被视为歧义来源）来定位在镜面近平面（如平静水面、平整室内地面）上作业的异构多无人机团队。方法仅需相机、主动标记和单光束测距仪，无需预先知道机器人尺寸、标记配置或表面反射特性，并能传播表面不规则（含动态水面）引入的不确定性。研究还从解析与实验两方面刻画了表面倾斜对估计的偏置，并确定了水平面假设成立的坡度范围。室内多无人机与室外实验验证了定位精度，在不同光照下可靠运行，有效距离优于现有视觉主动标记方法，30米以外精度更高。
研究团队提出 OpenTac 触觉皮肤及配套全栈生态，核心是带结构化可变形覆盖层的电阻式触觉皮肤：相邻触觉单元差分响应解码局部剪切向量，共模响应编码法向力。配套 CAD 工具可从二维轮廓、可展开三维曲面乃至文本描述（如“为9码鞋垫设计传感器”）自动生成制造文件，并提供传感器仿真器、跨传感器迁移与自适应采集。团队在多种机器人形态上设计制造了30余个传感器，用商用高精度力/力矩传感器表征三维触觉场，并在四种真实机器人上验证接触密集型反馈控制与操作策略学习；1024触觉单元皮肤每次更新采样16个单元时，自适应采集读出速度比全阵列光栅扫描快19.2倍。
VecTile 是一种厚 6 mm 的柔性触觉阵列，通过压阻层与被动硅胶凸点将法向力和剪切力转换为可区分的压力图案，实现三轴力感知，4x4 阵列整套系统成本低于 35 美元，且无需专用设备即可自制。在法向力 1-5 N、剪切力最高 1.5 N 的单传感单元测试中，法向力与剪切力的均方根误差分别为 0.39 N 和 0.16 N；平坦状态下校准的传感器在弯曲后仍保持精度，五分钟手动校准即可满足实用。演示应用包括：剪切读数灵敏到可在接触后阻止手术刀刺破气球，以及显著改善 Diffusion Policy 引导的电源插头插入。设计与代码将在论文录用后发布。
研究提出一种稀疏拓扑度量图作为室内导航的结构表示，节点编码局部三维几何，距离加权边表示可通行连通性，并训练图匹配网络在多次会话间寻找一致子图。在跨会话点目标导航实验中，该方法在 Gibson 上成功率为 77.1%，在 3D-FRONT 场景变化下为 40.0%，内存较点级表示降低两个数量级以上。
论文提出双环外骨骼辅助策略：外环生成器以全身人体运动、外骨骼本体感知为主，任务描述为辅助语义线索，经去噪合成未来外骨骼轨迹，并采用三阶段训练分别优化人体运动编码器、本体感知编码器与轨迹生成器。内环从生成器采样多条未来轨迹估计均值与方差，均值作控制参考，方差作为预测可靠性不确定性度量并纳入刚度调节律，在有界集总交互输入下实现输入-状态稳定的柔顺辅助。实验显示该方法较标准基线显著降低肌肉激活水平，并较无辅助条件降低使用者代谢能耗。
论文提出Joint-CI，一种用于分布式右不变扩展卡尔曼滤波（RI-EKF）SLAM的统一融合方法，支持点特征、物体特征及点-物体混合地图。该方法利用邻居机器人的局部后验与机器人间观测，在接收机器人的误差坐标中构建接收机器人位姿与公共特征的联合估计，保留机器人-特征和特征-特征相关性，再用部分状态协方差交叉（CI）与本地后验融合。作者证明该公式与融合保持与全局旋转、平移相关的六个不可观测方向，并在局部后验一致时保持一阶协方差一致性；蒙特卡洛仿真与真实数据集实验显示其提升估计精度且不确定性一致、适度保守。
研究提出多模态进度残差融合（MPRF）因果模型，利用操作指令、电磁跟踪和内窥镜视频预测柔性机器人内窥镜操作者的回退行为。在150个回合的结肠体模数据采集中，MPRF在三个随机种子下取得0.580±0.007 AUPRC，最强减少模态对照组为0.511。完整多模态历史是排序优势的主要来源，残差项相较原始融合仅带来小幅且不确定的增量。