MOTIO：面向真实世界人形移动操作的智能体技能工程
MOTIO将普通人类动作视频、真实3D资产、动作参考与可复用机器人技能转化为可执行的人形移动操作程序。系统通过上下文任务与接触推理构建分阶段的原生机器人交互，并借助物理执行、多帧反馈与人类验证持续改进，全程无需任务专属遥操作或机器人数据采集。
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2026年10月28日#136
Physical AI 日报 #136
原文: AI综合多源生成今日要闻
MOTIO提出智能体技能工程方法，将人类动作视频直接转化为可执行的人形移动操作程序，无需任务专属遥操作数据；RAIWAY发布20英寸大轮轮足机器人，实现基于接触信息的盲行走；Tiny Recursive Policy以递归潜变量精炼实现参数高效的视觉运动模仿学习；ORBIT模块化多指手平台首次支持系统性对比不同灵巧手形态
论文进展
RAIWAY：具备接触感知盲行走的20英寸大轮轮足机器人
该工作发布自研的20英寸大轮双腿轮足机器人RAIWAY，并提出一种利用本体感知中隐含接触信息的控制方法，在不直接测量轮地交互的前提下实现不规则、不连续地形上的滚动行走。此类运动本质上是接触主导的，且取决于超出地形几何之外的局部轮地交互。
locomotionwheeled-bipedhardwarecontact-rich
关联机器人:raiway
Tiny Recursive Policy：面向视觉运动控制的递归潜变量精炼策略
TRP是一种参数高效的模仿学习策略，针对主流策略在每个预测步从固定观测窗口重建表征、执行中不维持持久潜在上下文的问题，将持久时序状态与递归潜变量精炼相结合，在视觉运动操纵任务上以极小参数量实现有竞争力的性能。
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ORBIT：基于旋转指节重构的模块化多指机械手平台
ORBIT通过旋转指节机构使各手指独立沿轨道运动，实现指构型的系统性重构，首次为不同多指手形态之间的原则性对比研究提供了统一模块化平台，有望推动灵巧手形态学研究的标准化。
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关联机器人:orbit-hand
主动可达性学习用于人形机器人可恢复性监测
该工作将人形机器人跌倒预警形式化为学习给定后备策略的随机有限时域可恢复性包络。针对接触密集系统训练数据难以自然覆盖恢复包络的瓶颈，提出主动探索方法高效采集数据，为人形任务策略的部署提供可及时触发后备动作的运行时监测器。
humanoidsafetyfall-recoverymonitoring
MDPO：多约束灵巧策略强化学习优化
提出面向灵巧操作的多约束策略优化方法，使高维控制策略在完成复杂接触密集任务的同时满足关节限位、非安全区域等多重安全约束，为灵巧手的实际部署提供安全保障。
reinforcement-learningdexterous-manipulationsafetyconstraint
TinyFlow：突破边缘端光流计算的变形瓶颈
提出仅126万参数的无变形光流网络，以固定窗口相关性替代依赖光流的重采样与数据依赖访存，同时保留由粗到细的迭代精炼结构，显著降低部署门槛，为资源受限的机器人边缘感知提供轻量化方案。
optical-flowedge-deploymentperceptionefficiency
包围曝光指路：自适应多重曝光策略助力鲁棒视觉SLAM
针对光照突变导致图像饱和、视觉SLAM跟踪丢失的问题，提出B-Adapt自适应曝光包围采集与BVSLAM多曝光约束前端两个层次的解决方案，在光度层面维持跨帧视觉对应，提升机器人在明暗剧变环境下的定位鲁棒性。
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基于因果方法解释与学习机器人自我扩展：综述
综述了如何借助因果方法让机器人解释并学习'自我扩展'能力（如使用工具带来的身体与能力延伸）。在深度学习赋予机器人强大感知、自动规划赋予其任务求解能力之后，让机器人内化理解行为背后的原因成为迈向可信赖具身智能的关键议题。
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拥挤环境下无死锁安全导航的神经形态决策动力学
提出去中心化、事件驱动的神经形态决策动力学控制器NDD，将安全且无死锁的协同通行变为局部智能体交互的可调涌现属性，无需智能体间通信即可在拥挤环境中提供安全性、活性、鲁棒性与可扩展性保证，对多机器人系统具有重要意义。
multi-agentneuromorphicnavigationsafety
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