论文追踪｜每天精选，说人话

研究者提出一种自动化标定方法，用于确定旋转平台轴线相对于静态线扫描激光雷达的变换参数。

DASH机器人通过涵道风扇与弹簧腿一体化设计，结合接触隐式模型预测控制，实现飞行与跳跃双模式高效运动。

提出嵌套运动学与动力学框架，结合LLM与树搜索，实现快速可行性检查与轨迹生成，适用于人形机器人全身操作。

提出Masked Visual Actions，通过像素空间控制接口实现统一世界建模，仅需15小时微调即可预测场景响应。

提出Agentic Real2Sim框架，利用视觉语言代理将真实机器人交互记录自动转换为可仿真数字孪生，覆盖刚体、变形体和人形场景。

研究提出分层LLM与DRL结合框架，由云端LLM做全局负载均衡、边缘LLM定战术子目标，由DRL控制器执行无碰撞轨迹。

研究者提出耦合自中心控制方法，自动协调机器人躯干与底座，减少操作负担，提升效率。

DPNeXt提出轻量级多尺度融合解码器，在机器人感知任务中提升效率。

论文提出在机器人导航和标注预算限制下，通过空间不一致性选择样本的具身主动学习框架。

研究利用MJoCo MJX和Brax库创建机器人臂避碰任务仿真基准，在UR5e和Franka机器人上分别达到96.1%和98.8%的到达成功率。

SeerGuard安全框架通过预执行指令筛选和动作风险评估提升移动GUI代理安全性，实验显示风险评分显著下降。

研究者提出BadWAM框架，揭示世界-行动模型易受对抗攻击干扰，导致预测与执行不一致。

VOP-Nav融合速度障碍法与端到端学习，实现四足机器人在密集动态环境中的安全敏捷导航，并在真实机器人上验证。

研究者提出LifelongVLA框架，通过双时序LoRA门控模块与缓存高效重放策略，在机器人操作中实现塑性-稳定性平衡。

灵步机器人推出LingBot-VLA 2.0，通过多样化数据训练和运动预测建模，提升跨任务与跨本体的操作能力。