Unitree（宇树科技）

Movens-Zero: Scaling Humanoid Motion Foundation Models with Large-Scale Human Videos

Movens-Zero：基于大规模人类视频扩展人形运动基础模型

Wendong Bu, Tinghong Ye, Qizhou Wang, Jiacheng Li, Zhiqi Ge, Yuze Lin, Zhongqi Yue, Yi Su, Jingyu Wang, Kai Shen, Jingdong Liu, Chengyuan Deng, Xiaoxuan Chen, Xin Tan, Jiaming Ji, Wenqiao Zhang, Chenghong Jiang, Tuoyu Li, Siliang Tang, Jun Xiao, Tat-Seng Chua, Yueting Zhuang, Xingxing Wang, Juncheng Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Unitree Robotics（宇树机器人） ； Joint Laboratory of Embodied Intelligence, ZJU & Unitree Robotics（浙江大学与宇树机器人联合具身智能实验室） ； Bit Oasis ； HiThink Research（HiThink研究院） ； Microsoft Research（微软研究院） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 该研究构建了大规模人形运动数据集Movens-5M，提出可扩展的Movens-Zero架构，结合任务混合流匹配训练与多模态实时分块技术，在四轨基准Movens-Intent上验证了数据与模型规模扩展对运动生成及执行的提升效果。

Comments Technical report. 86 pages, 31 figures, 15 tables. Project page: https://movens-zero.github.io

Benchmarking Behavioral Steerability in Behavior Foundation Models

行为基础模型中的行为可操控性基准测试

Minghe Gao, Zhanxi Yan, Jiahui Liu, Wendong Bu, Xiaoting Chen, Qizhou Wang, Yi Su, Siliang Tang, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Tat-Seng Chua, Juncheng Li

机构 * Unitree Robotics（宇树科技） 纠错

AI总结 本文提出行为可操控性概念及首个基准RoboSteer，通过三层级框架和统一评估，对9个行为基础模型进行大规模实证研究，旨在推动意图实现作为通用具身智能的基础。

Autonomous Navigation System for Library Service Robot Based on Unitree Go2 Edu

基于 Unitree Go2 Edu 的图书馆服务机器人自主导航系统

Aoduo Li, Haoran Lv, Bingquan Ou, Jianfeng Li, Yingdong Li, Zimeng Li

机构 * Unitree Go2 Edu 纠错

AI总结 针对图书馆狭窄通道和动态障碍物环境，提出基于 ROS 2 的四足机器人导航系统，融合 RTAB-Map、AMCL/EKF 和 Nav2 实现高成功率定位与避障，地图误差 3.7 cm。

Comments 6 pages, 5 figures, 4 tables. Accepted by WCCIS 2026

MVB-Grasp: Minimum-Volume-Box Filtering of Diffusion-based Grasps for Frontal Manipulation

MVB-Grasp：基于扩散模型的抓取生成中最小体积盒过滤用于正前方操作

Bibek Poudel, Abdul Basit, Muhammad Shafique

机构 * Unitree（单位树） ； Intel（英特尔） 纠错

AI总结 本文提出MVB-Grasp方法，通过引入最小体积包围盒几何先验，提升低成本机械臂在受限工作空间中的正前方抓取成功率，结合几何过滤与重评分函数，验证了其在Z1机械臂上的有效性。

Comments 8 pages, 12 figures, accepted to IJCNN 2026

Arcadia: Toward a Full-Lifecycle Framework for Embodied Lifelong Learning

Arcadia：迈向一个完整的生命周期框架用于具身终身学习

Minghe Gao, Juncheng Li, Yuze Lin, Xuqi Liu, Jiaming Ji, Xiaoran Pan, Zihan Xu, Xian Li, Mingjie Li, Wei Ji, Rong Wei, Rui Tang, Qizhou Wang, Kai Shen, Jun Xiao, Qi Wu, Siliang Tang, Yueting Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Unitree Tech（单位树科技） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Manycore Tech（Manycore科技） ； Bytedance Seed（字节跳动种子） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） 纠错

AI总结 Arcadia提出了一种闭环框架，通过紧密耦合四个阶段实现具身终身学习，支持持续改进和端到端泛化。

SkillMimic: Learning Basketball Interaction Skills from Demonstrations

SkillMimic：从演示中学习篮球交互技能

Yinhuai Wang, Qihan Zhao, Runyi Yu, Hok Wai Tsui, Ailing Zeng, Jing Lin, Zhengyi Luo, Jiwen Yu, Xiu Li, Qifeng Chen, Jian Zhang, Lei Zhang, Ping Tan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Unitree Robotics（宇树机器人） ； Peking University Shenzhen Graduate School（北京大学深圳研究生院） ； Tsinghua University（清华大学） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； Tencent（腾讯） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 SkillMimic提出统一数据驱动框架，用单一HOI模仿奖励替代手工技能奖励，从演示中学习多样化篮球交互技能，并支持技能组合以完成长时域任务。