机器人技术的进步需要类似人类皮肤的复杂触觉感知能力，这种感知能力具有多重感知和保护功能。目前的机器人电子皮肤设计较为简单，仅提供压力感知等基本功能。香港城市大学于欣格团队开发的神经形态机器人电子皮肤（NRE-skin）采用分层式、神经启发式架构，能够实现高分辨率触觉感知、利用局部反射主动检测疼痛和损伤，以及模块化快速修复。这种设计显著提升了机器人的触觉、安全性和人机交互的直观性，使其成为更具同理心

机器人技术的进步需要类似人类皮肤的复杂触觉感知能力，这种感知能力具有多重感知和保护功能。目前的机器人电子皮肤设计较为简单，仅提供压力感知等基本功能。香港城市大学于欣格团队开发的神经形态机器人电子皮肤（NRE-skin）采用分层式、神经启发式架构，能够实现高分辨率触觉感知、利用局部反射主动检测疼痛和损伤，以及模块化快速修复。这种设计显著提升了机器人的触觉、安全性和人机交互的直观性，使其成为更具同理心

在机器人领域，特斯拉的人形机器人一直备受关注。2021 年，在「特斯拉 AI 日」上，马斯克发布了特斯拉的通用机器人计划，并用图片展示了人形机器人 Tesla Bot 的大致形态。在特斯拉最新发布的视频中，我们可以发现特斯拉利用一些技术方法改进了人形机器人的动作和控制，包括电机扭矩控制、环境发现与记忆、基于人类演示训练机器人。特斯拉的人形机器人具备与人类相似的身体结构。目前，特斯拉已经展示了人形机

在 0-6N 范围内，两者保持良好线性（R²=0.987），拟合方程为：Δλ=0.244Fr+0.044超过 6N 后，结构出现塑性变形，导致非线性响应，因此将接触力有效量程设定为 0-6N，分辨率 4.10mN。3.2 温度补偿方法FBGs 的波长偏移受应变与温度共同影响，关系模型为：Δλl,m=λl,m[(1−ρc)Δεl,m+(β+η)ΔTl,m]其中，λ 为 FBG 中心波长，ρ_c 为有

智源研究院联合产学研机构发布全球最大双臂机器人数据集RoboCOIN，包含15款异构机器人平台、18万条真实操作轨迹和421种任务，覆盖16类现实场景。该数据集首创"能力金字塔"三级标注体系，并配套开源CoRobot数据处理框架，通过标准化格式、自动化标注和质量控制，显著提升模型训练效果。实验显示，使用该数据集可使复杂任务成功率从20%提升至70%。该成果旨在破解具身智能领域的

本文提出智能机器人五级分级标准(IR-L0至IR-L4)，评估自主性、任务处理、环境适应和社会认知能力。系统回顾了机器人在运动控制、操作和交互领域的技术进展，比较分析了Webots、Gazebo等主流物理模拟器。研究探讨了世界模型在自主驾驶和机器人操作中的应用，强调物理模拟器与世界模型的互补作用。通过2018-2025年技术分析，提出具身智能系统发展路线图，为机器人技术发展、安全评估和伦理部署提供

NVIDIA与台湾大学合作提出ThinkAct双系统VLA模型，通过强化视觉潜在规划连接推理与执行。该模型采用MLLM架构，结合动作对齐奖励的强化学习增强长程规划能力，将中间推理压缩为潜在轨迹指导动作执行。实验表明，ThinkAct在SimplerEnv和LIBERO等基准上的成功率显著超越基线模型，在具身推理任务中展现出优异的少样本适应、自主纠错等能力。研究通过可视化规划轨迹和故障修正案例，验证

飞行操作型机器人是机器人领域的新兴研究方向，它使飞行机器人从仅观察环境发展为具备与环境交互的能力，提升了传统操作型机器人的机动性和活动范围。然而，微小型飞行器由于欠驱动方式和负载限制，难以满足复杂操作需求。北京理工大学俞玉树团队创新设计多飞行器集联平台，通过组合多个飞行器模块，实现六维全向驱动力，提升操作灵活性和力输出。团队在IEEE Transactions on Robotics上发表研究成果

《Science Robotics》最新研究突破机器人学习瓶颈：仅需17小时掌握1000项任务。帝国理工学院团队提出革命性模仿学习范式MT3，通过两大创新显著提升效率：1）采用基于检索的算法替代传统行为克隆，自动选取最优示范；2）将任务分解为"对准+交互"两阶段，降低学习难度。实验显示，该方法在单次示范条件下即可学习新任务，成功率达80%以上，远超现有技术。这项研究使机器人学习

致动关节将为多模式运动或作、着陆失败时的自动扶正能力以及飞行过程中对腿的主动控制开辟可能性，以控制腿的振荡行为，正如在这项工作中进行的飞行实验中观察到的那样。尽管所提出的机械和算法方法提高了昆虫级扑翼飞行器的着陆成功率，但要确保在不同的基材上稳健着陆，还有一些额外的挑战。除了着陆研究之外，RoboBee 组件（可拆卸的腿、机翼、机身和执行器）的模块化还产生了一个适应性强的平台，可用于探索与昆虫飞行