VLA / 视觉-语言-动作模型

DreamTrajectory: Trajectory-Guided Action Generation with World Model Alignment for Mobile Manipulation

DreamTrajectory：面向移动操作的、结合世界模型对齐的轨迹引导动作生成方法

Zheng Yang, Wenjie Zhang, Xiangyu Chen, Wenxuan Song, Xianpeng Wang, Yihang Kang, Wen Chen, Lujia Wang, Renjing Xu, Xiaowen Chu

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 DreamTrajectory是面向移动操作的轨迹引导框架，通过联合预测末端执行器轨迹与全身动作块、结合轨迹世界模型的测试时细化，在MS-HAB及真实任务中大幅提升操作成功率。

CoWAM: Coordination Contracts for Selective Policy Intervention with WAMs

CoWAM：结合世界动作模型（WAMs）的选择性策略干预协调合约

Shuaijun Liu, Qifu Wen, Shuyang Hao, Qi Luo, Chenglong Zhang, Feiyang You, Chengyu Wu, Ningxin Su

专题命中 动作表示与策略 ：action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对双机械臂机器人策略协调问题，提出结合世界动作模型（WAMs）的CoWAM协调合约选择性干预层，经8项模拟任务验证，其协调选择与闭环成功率均显著提升且有害干预极低。

SG-WAM: Self-Guided World Modeling in Geometry-Aware Policy Space

SG-WAM：几何感知策略空间中的自引导世界建模

Ruiteng Zhao, Zhengshen Zhang, Yue Su, Wenshuo Wang, Jiahui Li, Zhiyuan Yang, Francis E. H. Tay, Marcelo H. Ang, Haiyue Zhu

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

AI总结 SG-WAM是自引导的几何感知世界动作模型框架，通过策略衍生空间联合优化动态预测等，在LIBERO等数据集上实现高成功率，性能优于基线。

Learning-Based Motion Planning for Dynamic Environments: From Foundational Algorithms to Emerging Paradigms

动态环境下基于学习的运动规划：从基础算法到新兴范式

Zongyuan Shen, Shalabh Gupta, Shancheng Zhao, Dehua Zhou, Gao Wang, Rui Cheng, Yaming Ou, Zhongqiang Ren, Yikui Zhai, C. L. Philip Chen

机构 * College of Information Science and Technology, Jinan University（暨南大学信息科学技术学院） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Guangzhou Maritime University（广州海事大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球学院） ； Wuyi University（五邑大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本综述回顾2015至2025年动态环境下基于学习的运动规划代表性研究，提出学习作用分类法，分析相关影响因素，探讨安全可验证规划等开放挑战与未来方向。

Spline Policy: A Structured Representation for Robot Policies

样条策略：机器人策略的结构化表示

Mengze Tian, Yiming Li, Sichao Liu, Auke Ijspeert, Sylvain Calinon

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院（EPFL）） ； Idiap Research Institute（Idiap研究 institute） 纠错

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

AI总结 提出样条策略（SP），用样条参数替代动作块，保留策略主干，支持连续轨迹解码、时域重采样、参数空间编辑及下游控制，并具有局部修正机制。

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