机器人 / 具身智能

SERF: Spatiotemporal Environment and Robot Feature Map for Long-Horizon Mobile Manipulation

SERF：面向长时域移动操作任务的时空环境与机器人特征地图

Sunghwan Kim, Byeonghyun Pak, Kehan Long, Yulun Tian, Nikolay Atanasov

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Agency for Defense Development（国防发展局） ； SceniX Inc.（SceniX公司） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出SERF地图，将环境与机器人身体表示为共享潜空间中的神经点，并在线更新，作为VLA模型的状态输入，提升长时域移动操作中的推理能力，在BEHAVIOR-1K上优于纯图像基线。

Comments Project page: https://existentialrobotics.org/serf/

AIR-VLA+: Decoupling Movement and Manipulation via Cascaded Dual-Action Decoders with Asymmetric MoE for Aerial Robots

AIR-VLA+: 通过级联双动作解码器与非对称MoE解耦空中机器人的移动与操作

Jianli Sun, Bin Tian, Qiyao Zhang, Zijian Liu, Yutong Wang, Zhiyong Cui, Bai Li, Yisheng Lv, Yonglin Tian

机构 * The Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院） ； College of Automotive and Energy Engineering, Tongji University（同济大学汽车与能源工程学院） ； School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） ； Information Science, East China Normal University（华东师范大学信息科学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对空中机器人移动与操作在动作尺度、动力学和控制目标上的显著差异，提出级联双动作解码器与非对称MoE架构，实现解耦协调控制，在AIR-VLA基准上取得48.0平均分，任务完成度提升80.2%。

$μ$VLA: On Recurrent Memory for Partially Observable Manipulation in VLA Models

$μ$VLA：部分可观测操作中VLA模型的循环记忆研究

Egor Cherepanov, Nikita Kachaev, Daniil Zelezetsky, Aydar Bulatov, Artem Pshenitsyn, Yuri Kuratov, Alexey Skrynnik, Aleksandr I. Panov, Alexey K. Kovalev

机构 * CogAI Lab, Moscow, Russia（CogAI实验室，莫斯科，俄罗斯） ； MIRAI, Moscow, Russia（MIRAI，莫斯科，俄罗斯） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(title)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 针对VLA模型在部分可观测场景中的记忆缺失问题，提出仅通过可学习记忆令牌和截断反向传播时间实现最小化循环记忆增强，在MIKASA-Robo上将训练任务成功率从0.42提升至0.84，并在LIBERO上保持全可观测性能。

Comments 34 pages, 20 figures, 9 tables

SCALE: Self-uncertainty Conditioned Adaptive Looking and Execution for Vision-Language-Action Models

SCALE: 基于自不确定性条件自适应观察与执行的视觉-语言-动作模型

Hyeonbeom Choi, Daechul Ahn, Youhan Lee, Taewook Kang, Seongwon Cho, Jonghyun Choi

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出SCALE推理策略，利用自不确定性联合调节视觉感知和动作，无需额外训练或验证器，仅单次前向传播，提升VLA模型在模拟和真实环境中的鲁棒性。

Comments ICML 2026 Spotlight. Project page: https://dcahn12.github.io/projects/scale/

Safety Case Patterns for VLA-based driving systems: Insights from SimLingo

基于VLA的驾驶系统的安全案例模式：来自SimLingo的见解

Gerhard Yu, Fuyuki Ishikawa, Oluwafemi Odu, Alvine Boaye Belle

机构 * York University（约克大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对VLA驾驶系统提出RAISE安全案例设计方法，通过扩展HARA和定制模式，结合SimLingo案例验证其构建基于证据的安全声明的有效性。