VLA / 视觉-语言-动作模型

Beyond English: Uncovering the Multilingual Gap in Vision-Language-Action Models

超越英语：揭示视觉-语言-动作模型中的多语言差距

Hanyang Chen, Hongliang Li, Jiarui Cao, Yang Li, Yang Jiang, Haonan Wen, Kaiyu Huang, Shengnan Guo, Huaiyu Wan

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；vision-language-action(title,abstract)；action model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究首次系统探究VLA模型的多语言指令跟随能力，发现英语训练模型在其他语言上性能显著下降，并提出多语言主成分对齐方法缩小差距。

Think Less, Act Early: Reinforced Latent Reasoning with Early Exit in Vision-Language-Action Models

少思考，早行动：视觉-语言-动作模型中带早退的强化潜在推理

Dianqiao Lei, Lianlei Shan

机构 * Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；vision-language-action(title,abstract)；action model(title)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 提出AVA-VLA框架，通过强化学习去噪和早退策略优化潜在推理轨迹，在LIBERO上实现6倍推理加速和98.3%平均成功率。

Comments Accepted at ICML 2026

Learned Image Compression for Vision-Language-Action Models

面向视觉-语言-动作模型的图像压缩学习

Hyeonjun Kim, Jegwang Ryu, Sangbeom Ha, Junhyeok Lee, Jun-Hyuk Kim, Hyemin Ahn, Jaeho Lee

机构 * POSTECH（浦项科技大学） ； Soongsil University（崇实大学） ； Chung-Ang University（中央大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；vision-language-action(title,abstract)；action model(title)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出SPARC框架，通过自适应比特率分配和倾斜率损失，在低带宽下保持VLA机器人控制性能，优于传统编解码器。

Trajectory-Level Redirection Attacks on Vision-Language-Action Models

轨迹级重定向攻击对视觉-语言-动作模型

Gokul Puthumanaillam, Vardhan Dongre, Pranay Thangeda, Hooshang Nayyeri, Dilek Hakkani-Tür, Melkior Ornik

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；vision-language-action(title,abstract)；action model(title)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文发现VLA模型存在轨迹级漏洞：看似保留原始指令的对抗性提示，能重定向机器人最终物理结果，并提出了命令保持的轨迹重定向威胁模型和在线提示搜索方法。

LIBERO-Occ: Evaluating and Improving Vision-Language-Action Models under Scene-Induced Occlusion via Viewpoint Imagination

LIBERO-Occ：通过视角想象评估和改进场景诱导遮挡下的视觉-语言-动作模型

Taishan Li, Jiwen Zhang, Siyuan Wang, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；vision-language-action(title,abstract)；action model(title)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对VLA模型在场景遮挡下性能下降的问题，提出LIBERO-Occ基准和视角想象方法，通过生成互补视图提升鲁棒性。

Comments 14 pages, 7 figures

VLALeaks: Membership Inference Attacks against Vision-Language-Action Models

VLALeaks：针对视觉-语言-动作模型的成员推理攻击

Xukun Luan, Jinyan Liu, Xuesong Li, Yuanguo Bi, Renjun Wu, Zhongxiang Lei, Di Wang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；vision-language-action(title,abstract)；action model(title)；分类 cs.RO

AI总结 提出VLALeaks方法，利用VLA模型注意力差异，通过两阶段流程（成员特征提取和攻击模型构建）首次揭示VLA模型的隐私漏洞，在多个基准上实现最优攻击性能。

Comments Security and Privacy

Act on What You See: Unlocking Safe Social Navigation in Vision-Language-Action Models

Act on What You See: 在视觉-语言-动作模型中解锁安全社交导航

Qingzi Wang, Xiyang Wu, Guangyao Shi, Dianwei Chen, Xianfeng Yang, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；vision-language-action(title,abstract)；action model(title)；分类 cs.RO

AI总结 提出SALSA框架，通过两阶段无标注后训练（社交行为对齐和时间安全对齐），使预训练VLA模型利用已有表征实现安全社交导航，减少86.4%的近距离碰撞。

X-Tokenizer: A Multimodal Action Tokenizer for Vision-Language-Action Pretraining

X-Tokenizer: 一种用于视觉-语言-动作预训练的多模态动作分词器

Miracle Kang, Lights Shi, Lucy Liang, Roy Gan, Dongxiu Liu, Pushi Zhang, Sylas Chen, Shawn Qin, Yinan Zheng, Jinliang Zheng, Hao Wang, Xianyuan Zhan, Hang Su

机构 * Square Robot ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；vision-language-action(title,abstract)；action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 提出X-Tokenizer，通过语义残差量化（SRQ）和掩码动作建模（MAM）将动作离散化为语义接口，在2.4M轨迹上预训练后提升VLA模型的多模态接地和长程任务性能。

Comments Project page: https://x-square-robot.github.io/X-Tokenizer_projectPage/

Retrieve, Don't Retrain: Extending Vision Language Action Models to New Tasks at Test Time

检索，不重新训练：在测试时将视觉语言动作模型扩展到新任务

Jeongeun Park, Juhan Park, Taekyung Kim, Sungjoon Choi, Dongyoon Han, Sangdoo Yun

机构 * NAVER AI Lab（NAVER AI实验室） ； Korea University（高丽大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：action model(title,abstract)；vision language action(title)；VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)

AI总结 提出检索增强策略，通过一次训练冻结模型，部署时仅添加检索数据即可适应新任务，无需逐任务微调，在跨本体泛化中优于基线。

Comments https://recap-robot.github.io/

Acting While Understanding: Asynchronous Semantic-Action Decoupling for Real-Time Vision-Language-Action Models

理解中行动：面向实时视觉-语言-动作模型的异步语义-动作解耦

Shenhao Yan, Ge Wang, Qi Liu, Weilin Meng, Jiahao Yang, Chengsi Yao, Fan Feng, Xiaoguang Ma, Yiming Zhao, Yatong Han

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Ising AI ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(title,abstract)；action model(title,abstract)；VLA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO

AI总结 提出异步语义-动作解耦框架，分离VLAs中的语义理解与动作生成，通过低频率语义更新和高频率动作推理实现高频闭环控制，在LIBERO和真实机器人上验证了高达35.6Hz的动作模块吞吐率。

LabVLA: Grounding Vision-Language-Action Models in Scientific Laboratories

LabVLA：在科学实验室中落地视觉-语言-动作模型

Baochang Ren, Xinjie Liu, Xi Chen, Yanshuo Liu, Chenxi Li, Daqi Gao, Zeqin Su, Jintao Xing, Zirui Xue, Rui Li, Xiangyu Zhao, Shuofei Qiao, Minting Pan, Wangmeng Zuo, Lei Bai, Dongzhan Zhou, Ningyu Zhang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(title,abstract)；action model(title)；VLA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对科学实验室中机器人执行协议面临的数据和实体瓶颈，提出模拟数据引擎RoboGenesis和两阶段训练策略LabVLA，在LabUtopia基准上取得最高平均成功率。

Comments Work in progress. Project website at https://zjunlp.github.io/LabVLA/

Steering Autoregressive Vision-Language-Action Policies via Action Token Intervention

通过动作令牌干预引导自回归视觉-语言-动作策略

Jason Chan, Jonathan C. Kao

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；vision-language-action(title,abstract)；robot foundation model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出Token Steering方法，在推理时通过干预动作令牌空间动态引导VLA模型轨迹生成，无需训练或微调，显著提升家务操作任务成功率。

Comments 9 pages, 5 figures

SAPS: Shared Autonomy for Policy Steering by Blending Teleoperation with a Pretrained VLA

SAPS: 通过混合遥操作与预训练VLA的策略引导共享自主性

Crystal Zhou, Jehan Yang, Douglas J. Weber, Zackory Erickson

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(title,title_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出SAPS框架，在动作层面混合人类遥操作命令与预训练策略动作，无需重训练或辅助模型，通过动态余弦相似度仲裁策略提升任务成功率高达82%，并减少人工干预。

Comments 23 pages, 15 figures, 5 tables

When and How Severely: Scenario-Specific Safety Envelopes for Driving VLAs

何时以及多严重：驾驶VLA的场景特定安全包络

Abhinaw Priyadershi, Jelena Frtunikj

机构 * NVIDIA Corporation（英伟达公司） ； NVIDIA GmbH（英伟达德国有限公司） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(title_cn,summary_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 针对ISO 21448下VLA驾驶规划器的安全认证，提出二维安全包络方法，通过GMM识别六种严重性等级，揭示场景特定风险差异。

ScoutVLA: UAV-Centric Active Perception via a Dual-Expert VLA Model for Open-World Embodied Question Answering

ScoutVLA：面向开放世界具身问答的无人机中心主动感知双专家VLA模型

Wenhao Lu, Zhengqiu Zhu, Xiaofeng Wang, Xiaoran Zhang, Yatai Ji, Yong Zhao, Yue Hu, Yingzhen Nie, Jinlong Zhu, Zheng Zhu

机构 * National Key Laboratory of Digital Intelligent Modeling and Simulation, National University of Defense Technology（国防科技大学数字智能建模与仿真国家重点实验室） ； GigaAI 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(title,title_cn)；vision-language-action(abstract)；action model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对无人机在室外具身问答中细粒度视角调整不足的问题，提出ScoutVLA模型，采用解耦双专家架构（视觉语言专家推断语义意图，动作专家生成连续视角调整轨迹），并通过知识隔离机制平衡连续控制与语义推理，在仿真和真实实验中显著优于基线方法。

Hierarchical Advantage Weighting for Online RL Fine-Tuning of VLAs from Sparse Episode Outcomes

基于层级优势加权的在线RL微调VLA策略从稀疏回合结果

Tongyan Fang, Siyuan Huang, Naiyu Fang, Ganlong Zhao, Zhongjin Luo, Jianbo Liu, Xiaogang Wang, Ying Dong, Hongsheng Li

机构 * ACE Robotics ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(title_cn,summary_cn)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 提出层级优势加权行为克隆（HABC），通过分离生存性和效率目标并自适应平衡，解决稀疏二元结果下VLA策略在线微调中的信用分配问题，在三个双臂接触任务上将成功率从12-44%提升至38-92%。

Comments Website: https://acerobotics-vla.github.io/HABC-Website

VLA Observations Confirm AT 2023mfm as an Off-nuclear Tidal Disruption Event

VLA观测确认AT 2023mfm为核外潮汐瓦解事件

Wenkai Li, Collin T. Christy, Kate D. Alexander, Itai Sfaradi, Xinya Huang, Ning Jiang, Tanmoy Laskar, Andrew Mummery, Noah Franz, Adelle J. Goodwin, Walter W. Golay, Raffaella Margutti, Ryan Chornock, Jiazheng Zhu, Sjoert van Velzen, Yvette Cendes, Wenbin Lu, Jimmy Lynch

专题命中 VLA模型 ：VLA(title,title_cn)

AI总结 利用高分辨率VLA射电成像，确认AT 2023mfm为核外潮汐瓦解事件，并揭示其与宿主星系核的偏移，验证了射电成像在识别核外TDE候选体中的有效性。

Comments 4 pages, 1 figure, published in RNAAS

Journal ref Res. Notes AAS 10 (2026) 153

LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies

LaWAM: 用于高效动力学感知机器人策略的潜在世界行动模型

Jialei Chen, Kai Wang, Kang Chen, Shuaihang Chen, Feng Gao, Wenhao Tang, Zhiyuan Li, Weilin Liu, Zhuyu Yao, Boxun Li, Yuanbo Xu, Chao Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Nankai University（南开大学） ； Peking University（北京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Striding.AI ； Infinigence AI 纠错

专题命中 VLA模型 ：action model(title,abstract)；vision-language-action(abstract)；VLA(abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出LaWAM模型，通过潜在视觉子目标预测场景变化，实现动力学感知的机器人控制，在多个基准上达到最优或竞争性成功率，且推理延迟低。

MotionVLA: Vision-Language-Action Model for Humanoid Motion

MotionVLA：面向人形运动的视觉-语言-动作模型

Nonghai Zhang, Siyu Zhai, Yanjun Li, Zeyu Zhang, Zhihan Yin, Yandong Guo, Boxin Shi, Hao Tang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； AI 2 Robotics 纠错

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(title)；action model(title)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对人形运动生成中低频姿态与高频物理信号量化不匹配的问题，提出双流频率分词器DSFT和基于Qwen3.5的MotionVLA模型，在HumanML3D和MBench上显著提升多样性一致性和运动条件一致性。

ATHENA: Accelerated Multi-Task Heterogeneous Influence Functions for Robot Data Curation

ATHENA: 加速的多任务异构影响函数用于机器人数据筛选

Tao Xu, Jiaxin Wang, Runhao Zhang, Jiayi Guan, Xianchao Zeng, Weixi Song, Xinyu Zhou, Zhetao Chen, Guang Chen, Yong-Lu Li

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出ATHENA框架，利用Kronecker梯度结构和秩r随机截断近似加速影响函数计算，实现多任务VLA模型数据筛选，在模拟和真实机器人任务中以更少数据达到或超越全数据微调性能。

Metis: A Generalizable and Efficient World-Action Model for Autonomous Driving and Urban Navigation

Metis: 一种用于自动驾驶和城市导航的通用高效世界-动作模型

Jingyu Li, Zhe Liu, Dongnan Hu, Junjie Wu, Zipei Ma, Wenxiao Wu, Chao Han, Zhihui Hao, Zhikang Liu, Kun Zhan, Jiankang Deng, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tongji University（同济大学） ； Li Auto Inc.（理想汽车） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：action model(title,abstract)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Metis框架，通过解耦视频生成与动作预测，采用混合专家架构和不对称注意力掩码，实现高效推理与泛化，在多个导航基准上取得最优性能。

SimWeaver: Zero-Shot RGB Sim-to-Real for Deformable Manipulation

SimWeaver：面向可变形操作的零样本RGB仿真到现实

Wenkang Hu, Haoran Wang, Yitong Li, Liu Liu, Mengao Zhao, Lai Jiang, Xincheng Tang, Junhang Wei, Zhengjie Shu, Zhendong Wang, Zhizhong Su, Huamin Wang, Ruigang Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； Style3D Research（Style3D研究院） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出SimWeaver框架，通过200条仿真演示训练零样本RGB VLA策略，在5种可变形任务中达到91%平均真实成功率，无需遥操作或任务校准。

The gas kinematics in 70 μm dark molecular clumps with ammonia

70 μm暗分子团块中的氨气气体运动学

Chao Ou, Shanghuo Li, Junzhi Wang, Yuqiang Li, Shuting Lin, Ian W. Stephens, Qizhou Zhang, Bo Zhang

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)

AI总结 利用VLA和GBT的NH3谱线观测，研究四个红外暗云中致密核心的气体运动学，发现61个核心中23个具有多速度成分，部分核心非热速度弥散向内减小，暗示湍流耗散或引力坍缩。

Comments 15pages, 4 tables, 6 figures. Accepted for publication in A&A

$μ_0$: A Scalable 3D Interaction-Trace World Model

$\mu_0$: 一种可扩展的3D交互轨迹世界模型

Seungjae Lee, Yoonkyo Jung, Jusuk Lee, Jonghun Shin, Amir Hossein Shahidzadeh, Yao-Chih Lee, H. Jin Kim, Jia-Bin Huang, Furong Huang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Seoul National University（首尔大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 提出基于3D轨迹的可扩展世界模型$\mu_0$，通过预测交互点轨迹实现跨本体机器人学习，无需动作标签，性能媲美有监督模型。

ROVE: Unlocking Human Interventions for Humanoid Manipulation via Reinforcement Learning

ROVE: 通过强化学习解锁人类干预用于人形机器人操作

Wei Xiao, Weiliang Tang, Yuying Ge, Hui Zhou, Yao Mu, Li Zhang, Yixiao Ge

机构 * XPENG Robotics（小鹏机器人） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 提出ROVE框架，利用强化学习和乐观价值估计，从次优人类干预轨迹中学习高价值行为，提升人形机器人操作性能。

QPILOTS: Efficient Test-Time Q-Steering for Flow Policies

QPILOTS：面向流策略的高效测试时Q引导

Yifan Ruan, Chenyang Cao, Andreas Burger, Ali Pesaranghader, Kaveh Kamali, Jaehong Kim, Nandita Vijaykumar, Alan Aspuru-Guzik, Igor Gilitschenski, Nicholas Rhinehart

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； LG Electronics（LG电子） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出QPILOTS方法，在推理时通过投影去噪中间状态到最终动作估计并计算评论家梯度来引导流匹配和扩散策略，无需修改原策略，在离线到在线RL基准上达到90%平均成功率。

Comments 10 pages, 7 figures

JoyAI-VL-Interaction: Real-Time Vision-Language Interaction Intelligence

JoyAI-VL-Interaction: 实时视觉-语言交互智能

Dingyu Yao, Junhao Zhou, Chenxu Yang, Chuanyu Qin, Haowen Hou, Zheming Liang, Congcong Wang, Yuhang Cao, Shenglong Ye, Shuai Xie, Shuhuan Gu, Haoyang Huang, Qingyi Si, Nan Duan, Jiaqi Wang

机构 * JD.com（京东） 纠错

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出一种持续观察、自主决定是否回应的视觉-语言交互模型，并开源8B规模模型及完整部署系统，在六个真实场景中优于现有方案。

Scaling Short-Term Memory of Visuomotor Policies for Long-Horizon Tasks

面向长时任务的视觉运动策略短期记忆扩展

Rutav Shah, Rajat Kumar Jenamani, Xiaohan Zhang, Lingfeng Sun, Roberto Martín-Martín, Yuke Zhu, Deva Ramanan, Karl Schmeckpeper

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出PRISM架构，通过门控注意力与层次化压缩扩展视觉运动策略的短期记忆至两分钟，在ReMemBench基准上超越现有方法5%-12%。

Comments 14 pages, 9 Figures, 8 Tables

RepWAM: World Action Modeling with Representation Visual-Action Tokenizers

RepWAM：基于表示视觉-动作分词器的世界动作建模

Junke Wang, Qihang Zhang, Shuai Yang, Yiming Luo, Yujun Shen, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang, Yinghao Xu

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Robbyant, Ant Group（蚂蚁集团 Robbyant） ； Hongkong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：action model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出RepWAM，一种基于表示视觉-动作分词器的世界动作模型，通过联合建模未来视觉状态和潜在动作，在真实和仿真机器人操作任务中取得优异性能。

Comments Project page: https://wdrink.github.io/RepWAM

APEX: Adaptive Policy Execution for Precise Manipulation

APEX: 用于精确操作的适应性策略执行

Mengfei Zhao, Chenxi Jiang, Tuo An, Jindou Jia, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS实验室） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对策略与控制器间的执行差距，提出即插即用的APEX框架，通过动态可行参考重建和测试时自适应，减少跟踪误差并提升操作成功率。

Comments 20 pages, 9 figures, 4 tables