卡内基梅隆大学与早稻田大学提出FACTR2框架，通过数据驱动方法实现无传感器力感知。NEXT模块利用电机电流与关节状态，仅需10分钟自由运动数据即可估算外部扭矩，媲美专用传感器；FIRST重采样训练则强化接触阶段学习，提升复杂操作任务完成率。松灵CobotMagic双臂平台提供无原生力传感器的实验载体，支撑算法在乐高组装、拧瓶盖等五项任务中的真实验证。该研究推动低成本机械臂具备力反馈能力，降低算法

卡内基梅隆大学与早稻田大学提出FACTR2框架，通过数据驱动方法实现无传感器力感知。NEXT模块利用电机电流与关节状态，仅需10分钟自由运动数据即可估算外部扭矩，媲美专用传感器；FIRST重采样训练则强化接触阶段学习，提升复杂操作任务完成率。松灵CobotMagic双臂平台提供无原生力传感器的实验载体，支撑算法在乐高组装、拧瓶盖等五项任务中的真实验证。该研究推动低成本机械臂具备力反馈能力，降低算法

TAM（力矩自适应模块）提出一种无需重训练的仿真到现实迁移方法，通过在力矩接口层注入残差力矩，适配真实机器人与理想模型间的物理差异。其核心为轨迹条件化的自适应层，基于12秒历史状态编码与1kHz实时修正，实现对强化学习、行为克隆及模型预测控制等策略的通用兼容。实验在Franka Panda上验证，显著提升带负载末端跟踪精度（误差从6.04cm降至1.29cm）。FrankaResearch3所具备

四轮足机器人需要具备四足机器人所有的能力，通常用于移动和探索环境，但是轮足混合带来的感知干扰、状态估计和运动控制的挑战却成数倍增加，且需实现更为精准的自主导航和路径规划的算法研究开发，并实现有效的与人交互沟通，目前没有较为成熟的方案，是解决学术和产业界长期面临的挑战之一。逐际动力四轮足机器人融合了感知的运动控制，实现了轮足稳定踏步上下楼梯运动、及身体与斜坡面、地面皆可保持水平，按需灵活切换运动步态

PHR-VLA提出一种面向视觉语言动作模型的规划时域推理训练框架，通过在训练阶段引入未来动态隐式监督，提升模型对任务未来变化的预判能力。基于FrankaEmika Panda机械臂搭建真实拆装任务集，采集多模态演示数据，优化后模型实物成功率由63.3%提升至82.5%，尤其在高难度操作中表现显著。该方法仅在训练阶段增加轻量辅助头，推理无额外开销，有效增强机器人精细操作能力。

中山大学联合鹏城实验室等机构提出iManip技能增量学习框架，通过时序重放策略和可扩展PerceiverIO结构，让机器人能持续学习新技能而不遗忘旧技能。该框架在Franka机械臂上验证，成功解决了传统方法中因忽视时序性和动作复杂性导致的性能下降问题，使机器人操作的平均成功率提升9.4%。实验表明，iManip在多种场景下均表现出色，为家庭服务、工业协作等领域的机器人自适应学习提供了关键技术。该成

宾夕法尼亚大学团队针对机器人动力学模型失配问题，提出基于神经网络和变分推理的快速失配估计(RME)框架。该框架仅需机器人本体感受反馈，无需外部传感器，即可在约400毫秒内准确估计末端执行器的质量和质心变化。通过Franka Research3机械臂实验验证，RME能有效应对静态/动态交互场景中的模型失配，保持系统无源性和稳定性。相比传统方法，RME具有实时性强、通用性好的优势，为机器人安全交互提供

然而，在传统的机器人控制与规划中，任务空间和配置空间的信息处理往往存在分离的情况，这在一定程度上限制了机器人的运行效率和准确性。在模拟的守门员任务中，Franka机器人借助CDF，能够及时确定全身逆运动学解决方案，快速移动手臂拦截投掷的球，成功率高达82%，相比之下，基于SDF的方法成功率仅为35%。而且，CDF目前使用有限的零水平集配置样本，会导致接近零集的配置近似不准确，其表示还依赖于机器人的

现在BFT给大家带来了好消息，UR5e和UR10e协作机器人绿色采购通道已经开通了，只要您现在采购，就能享受更多优惠，让您抢先一步开启高效智能作业之旅。方案亮点：用户通过直观拖拽示教，引导机器人按预设路径点运行，即可快速完成焊接轨迹编程与参数配置，显著缩短部署时间。次品率降低了40%，生产成本大幅下降。方案亮点：灵活协作，在3C产品组装线引入UR5e+视觉系统，实现手机摄像头模块的自动化上下料，效

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