来自吉林大学和香港科技大学的研究团队在IEEE Transactions on Robotics (T-RO) 2025年最新发表的论文中，提出了一种创新的薄柔性物体操控方法LTDOM。该方法结合了多模态感知与被动顺应性，首次成功地在具有挑战性的现实环境中展示了机器人对多种广泛的薄柔性物体的分离和抓取能力。

本文提出MemoryVLA，一种用于机器人操作的认知-记忆-行动框架，通过引入工作记忆和长期记忆机制解决主流视觉-语言-行动模型在时间依赖任务中的局限性。该方法利用视觉语言模型编码观察信息，通过感知-认知记忆库存储历史细节，并采用条件扩散策略生成动作序列。实验表明，MemoryVLA在多个基准测试中显著优于现有方法，尤其在长远任务上提升达14.6-26%，验证了时间建模对机器人操作的重要性。

机器人抓手的通用性抓取能力研究取得新突破。中山大学与华中科技大学团队研发的混合多模式抓手(HMG)通过融合捏-吸混合抓取机制与刚-柔耦合结构，实现了对0.2g羽毛至10kg哑铃、0.46mm茶叶至0.55m瑜伽球的广泛抓取范围。该抓手具备四种操作模式，能适应易碎物品、不规则形状物体及动态环境，并展示了在水下作业、流水线操作等场景的应用潜力。相关成果发表于机器人领域顶刊IEEE Transactio

瑞士洛桑联邦理工学院和英国剑桥大学的研究团队提出了一种创新的“开放参数化手”（OPH）设计框架，通过56个可调参数，能够定制从人手到各种灵长类动物手爪，甚至创造出自然界不存在的手型，如双拇指手。这一设计不仅制造简单（单件3D打印、低自由度控制），还能实现复杂的操作行为。研究展示了不同形态手掌的独特优势，如标准人手的多功能性、双拇指手的多点操作能力以及指猴手在狭窄空间中的操作优势。这一设计不仅有助于

摘要：触觉显示技术发展历程悠久，从1930年代的早期尝试到现代高分辨率触觉平台。当前重点在于开发毫米级触觉显示器以服务视障人群，特别是实现整页可刷新盲文显示。虽然现有单行盲文显示器仅40字符，但新型商业方案如Dot Inc和Tactile Engineering已推出多线设备。软机器人技术为解决传统设计的体积、成本和耐用性问题提供了新思路，包括气动驱动和电流控软致动等方法。这些创新有望在恶劣环境下

摘要：学习型动力学模型正成为机器人实现"直觉物理"能力的新范式。这类模型通过数据驱动方式学习环境交互规律，能有效处理摩擦、变形等复杂物理现象，显著提升了机器人在柔性物体操作等任务中的表现。研究梳理了不同状态表示方法的优劣，从高维像素到抽象物体层级，并探讨了模型在运动规划、强化学习中的应用前景。尽管面临部分可观测、泛化能力等挑战，结合基础模型思路和新型三维表示技术，这类模型有望成

通过模拟与鹰类滑翔速度相近的7m/s风速环境，团队对LisRaptor进行了静态气动力性能测试，详细记录了升力、阻力和力矩的变化，并进行了流动可视化实验，观察尾部扭动时气流的变化情况。值得注意的是，由于LisRaptor的尾巴质量相对较轻，仅占总体重的不到3%，因此尾巴的扫掠变形和扭转对整体惯性力矩的影响微乎其微。为了取代鸟类覆羽的功能，同时避免机械复杂性和机翼质量的增加，研究团队使用20kg/m

当然不是磨刀霍霍向人体，研究团队使用了经过预筛选的人体骨骼肌细胞，配上了一份"秘制配方"：Matrigel、培养基、纤维蛋白原、凝血酶等成分组成的特制水凝胶。有趣的是，这些体外培养的肌肉组织表现出了和真实肌肉惊人的相似性。此外，研究人员还发现了一个有趣的现象：当MuMuTA中的肌肉组织数量达到3根以上时，手指就能达到接近最大的弯曲角度。通过免疫荧光染色，研究人员看到了这样的画面：培养8天后的肌肉组

首先由「规划专家」生成由图像、空间位置提示和文字说明组成的多模态操作说明书，再通过显式与隐式相结合的「思维链」（ManualCoT）推理，将信息反馈给「动作专家」，为每一步操作提供清晰的显式控制条件的同时，通过潜在表征为动作生成提供持续的隐式引导，实现理解与生成的高度统一。第三阶段：在真实双臂平台上通过遥操作采集每个任务 100 条专家示范轨迹，自动抽取关键帧生成与真实执行过程一致的手册–动作配对

摘要：机器人操作系统在非结构化环境中的可靠性是决定其广泛应用的关键因素。研究表明，类似自动驾驶的发展历程，机器人系统需要应对大量边缘案例才能达到实用水平。通过用户容忍度和专业人士表现两种方法估算，抓取搬运任务的可靠性需达到99.99%（万分之一失败率）才能满足基本需求。然而，失败定义模糊、任务场景差异以及速度-可靠性权衡等因素使可靠性评估面临挑战。建立包含明确失败标签的数据集和开发故障检测模型将成