VLM 引导的电磁数字孪生在线标定 Demo：Unitree G1 实测 20 m 内电导率误差 1.74×10⁻⁴
该 Demo 提出用视觉语言模型（VLM）引导电磁数字孪生在线标定的框架，基于 Unitree G1 机器人与 NVIDIA Sionna，包含两次 VLM 调用：材料分类通过 ITU-R P.2040 将可见材料映射为 Sionna 梯度下降的电导率先验，航点规划依据 RSS 残差标定误差与图像覆盖在线选择下一测量位置。
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arXiv cs.RO 机器人学AI 评分5151 arXiv cs.RO 机器人学AI 评分5555 PredActor 提出预测式动作扩散策略，仅用本体感知实现人形机器人可控全身控制
PredActor 是一种预测式动作扩散策略，仅依赖本体感知历史即可联合预测动作与内部未来状态轨迹，通过 classifier-free guidance 强化文本条件动作、classifier guidance 将未来状态引向测试时目标，无需动作参考跟踪器或特权全身状态。
arXiv cs.RO 机器人学AI 评分5757 从表征互补到双系统：VLM 与纯视觉骨干协同的端到端驾驶
研究在统一 VLM-hidden + diffusion-policy 范式下比较 InternVL3、Qwen3VL 与 ResNet、ViT、EVA-CLIP，发现策略学习扩大共享决策子空间但两分支保留不可迁移残差，纯视觉编码器在几何主导场景更强，VLM 在语义复杂长尾场景更有效。
arXiv cs.RO 机器人学AI 评分5353 面向建筑工地 AMR 的鲁棒 2D 可通行性建图：LiDAR 几何与单目语义的失效模式感知融合
研究者在 NVIDIA Jetson AGX Orin 上提出一套实时、失效模式感知的多模态可通行性建图流程，以 LiDAR 几何为主、单目语义为按类别与置信度门控的修正信号，纠正湿泥、积水混凝土与减速带等互补失效模式。
arXiv cs.RO 机器人学AI 评分5252 NVIDIA Isaac Sim 中六自由度管道跟踪 ROV 的强化学习与经典控制统一动力学框架
研究者在 NVIDIA Isaac Sim 中为六自由度 BlueROV2-Heavy 管道跟踪 ROV 建立统一动力学框架，用同一 USD 场景向向量化 NumPy 的 Fossen 方程与 PhysX 力施加提供一致的质量、附加质量、阻尼、浮力与推力器参数。
Skild AI 博客精选AI 评分6464 Skild AI 用物理自我对弈后训练 S1，让机器人在仿真中学会踢足球并迁移到人形机器人
Skild AI 宣布通过物理自我对弈完成一项后训练突破，其机器人基础模型 S1 在与自身对弈的仿真中学会了踢足球等高度灵巧和动态的任务。模型只被给出进球这一个目标，在 NVIDIA Isaac Sim 中与近期版本的自己对抗，逐步自行学会带球过人、护球和铲球，这些行为因有助于进球而涌现，未手工设计奖励。
推荐理由：原文给出仿真时长、涌现行为和 sim-to-real 迁移结果，可据此评估自我对弈后训练路线在具身智能上的可行性。