机器人 / 具身智能

BiliVLA: Scene-Aware Vision-Language-Action Model with Reinforcement Learning for Autonomous Biliary Endoscopic Navigation

BiliVLA: 基于强化学习的场景感知视觉-语言-动作模型用于自主胆道内镜导航

Jinsong Lin, Chi Kit Ng, Zhiyong Xiong, Zikang Pan, Yihan Hu, Tabassum Tamima, Ziyi Hao, Eddie Cheung, Jiewen Lai, Huxin Gao, Hongliang Ren

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University（中山大学附属第三医院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出BiliVLA框架，将胆道内镜导航建模为指令条件化的视觉运动学习问题，结合场景感知监督和两阶段训练（SFT+GRPO），在ERCP子任务中实现91.96%的动作精度和84.85%的成功率。

Where to Touch, How to Contact: A Hierarchical RL-MPC Framework for Geometry-Aware Sim-to-Real Manipulation

何处触碰，如何接触：面向几何感知的长时间灵巧操作的分层RL-MPC框架

Zhixian Xie, Yu Xiang, Michael Posa, Wanxin Jin

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出分层RL-MPC框架，高层RL策略预测接触意图（接触位置和子目标位姿），低层接触隐式MPC优化局部接触模式并实时重规划，实现几何泛化的非抓取操作，数据效率提升10倍且零样本迁移到真实环境。

Warp RL: Reshaping Base Policy Distributions for Dynamics Adaptation

Warp RL: 重塑基础策略分布以进行动力学自适应

Ethan Hirschowitz, Fabio Ramos

机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；robot policy(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 针对残差强化学习在动力学偏移下无法调整分布形状的问题，提出Warp RL方法，通过可逆状态条件变换重塑基础策略的动作分布，在ManiSkill3任务和真实机器人插销任务中优于残差校正。

Comments 17 pages, 7 figures

Discriminative Barrier Functions for Safe Adversarial Imitation Learning from Observation

用于从观察中进行安全对抗模仿学习的判别障碍函数

Anubhav Vishwakarma, Bhaumik Mehta, Caleb Hsu, Byron Boots, Karen Leung, Tyler Han

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对逆强化学习不安全及控制障碍函数设计难的问题，通过将奖励函数候选限制在CBF空间，实现安全在线控制与经验改进，能从无标签观察中恢复障碍函数，模拟实验显示其安全性能提升，并研究了不同IRL方法的权衡。

Comments 20 pages, 5 figures

Vision-Based Obstacle Separation for Strawberry Harvesting in Clusters Using Hierarchical Reinforcement Learning

基于视觉的分层强化学习在成簇草莓采摘中的障碍物分离

Teng Li, Hanfei Shi, Chunjiang Zhao, Ya Xiong

机构 * The Intelligent Equipment Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences（北京市农林科学院智能装备研究中心） ； School of Intelligence Science and Technology, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学智能科学与技术学院） ； Happy Elements Ltd.（乐元素科技有限公司） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对成簇草莓采摘中果实易被遮挡的问题，提出分层强化学习框架VGPA，集成视觉引导决策机制和PAES，将任务分解为两阶段。模拟实验策略成功率96.7%，模拟到现实转移实验成功率71.7% - 88.3%，优于直接采摘，验证了方法有效性、泛化能力和实际潜力。

Comments Accepted to IROS 2026

Agile perceptive multi-skill locomotion for quadrupedal robots in the wild

野外四足机器人的敏捷感知多技能运动

Jun-Gill Kang, Jaehyun Park, Tae-Gyu Song, Joon-Ha Kim, Seungwoo Hong, Hae-Won Park

机构 * Agency for Defense Development（国防发展局） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； DIDEN Robotics（迪登机器人公司） ； Korea University（韩国大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG；robotics(comments)

AI总结 研究使四足机器人在复杂地形实现多技能运动的问题，提出 APT-RL 框架，利用机载感知和计算自主转换技能，通过轨迹优化生成数据集训练技能，经实验验证该框架能让机器人在复杂环境敏捷机动，稳健穿越多样障碍物。

Comments Project page: https://skillquadsr.github.io/ ,This is the author's version of the work. It is posted here by permission of the AAAS for personal use, not for redistribution. The definitive version was published in Science Robotics on 7.15.2026; doi: 10.1126/scirobotics.adz7397. Jun-Gill Kang and Jaehyun Park are co-first authors. Seungwoo Hong and Hae-Won Park are co-corresponding authors