PERCEPTION & VISION
感知与视觉
机器人怎么看见世界：相机、激光雷达、触觉与多模态感知。
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编辑精选
EDITOR'S PICKSEka Robotics完成1.5亿美元A轮融资，力觉优先路线发布VFA视觉-力-动作模型
Eka Robotics完成1.5亿美元A轮融资，推出以力感知为核心的VFA视觉-力-动作模型，实测最高每小时1500次拾取。
最新报道
LATEST STORIES
法奥机器人与影身智能达成生态战略合作，聚焦柔性产线具身智能
法奥机器人与影身智能宣布达成生态战略合作，双方将围绕柔性产线场景推进具身智能应用，涉及环境感知与柔性作业能力。
arXiv论文提出免训练离线指标S²，用感觉运动对齐预测具身策略成功率
研究者提出免训练离线指标S²，衡量模型感知表征与物理运动几何的对齐程度，并发现其与下游机器人任务成功率正相关。
UC Berkeley提出TacGooseBumps：柔性凸点层让压阻触觉阵列获得剪切感知
UC Berkeley团队提出TacGooseBumps方法，在压阻触觉阵列上加装柔性凸点层，使原本主要感知法向压力的传感器具备剪切感知能力。
开发者开源四足机器人控制器，新增基于深度的落脚点选择
开发者为其自研四足机器人运动控制器加入深度相机建图与落脚点选择，采用MPC与WBC，目前处于MuJoCo仿真阶段。
MAPLE：无需训练、以Mondrian过程为先验的室内探索方法
研究者提出无需离线训练的MAPLE方法，用Mondrian过程生成地图假设来预测未知区域的占用情况，在多个环境和传感器量程下优于非预测式探索。
苏黎世联邦理工展示四足机器人全身灵巧操作复原巨型魔方
苏黎世联邦理工机器人系统实验室展示四足机器人仅凭四肢协同复原巨型魔方，结合视觉感知与强化学习实现全身灵巧操作。
论文速递
PAPER RADARarXiv 未标注2026-10-22
arXiv论文提出免训练离线指标S²，用感觉运动对齐预测具身策略成功率
研究者提出免训练离线指标S²，衡量模型感知表征与物理运动几何的对齐程度，并发现其与下游机器人任务成功率正相关。
arXiv♥ 0
arXiv 未标注2026-10-20
MAPLE：无需训练、以Mondrian过程为先验的室内探索方法
研究者提出无需离线训练的MAPLE方法，用Mondrian过程生成地图假设来预测未知区域的占用情况，在多个环境和传感器量程下优于非预测式探索。
arXiv♥ 0
arXiv 未标注2026-10-19
ConfigWM：用任务条件实现可配置感知的世界模型
研究者提出 ConfigWM，以语言任务描述作为配置信号，引导视觉嵌入映射到任务特定状态空间，提升噪声环境下的规划稳定性。
开源动态♥ 0