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VRA: Grounding Discrete-Time Joint Acceleration in Voltage-Constrained Actuation

VRA：在电压受限致动器中接地离散时间联合加速度

Lingwei Zhang, Jiaming Wang, Tianlin Zhang, Zhitao Song, Xuanqi Zeng, Weipeng Xia, Zhongyu Li, Yun-hui Liu

机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering（机械与自动化工程系） ； Hong Kong Embodied AI Lab（香港具身AI实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出VRA方法，通过将运动学加速度与电压受限致动器物理相联系，解决在电压受限情况下不可实现的加速度问题，实验表明该方法能消除不可实现的加速度，恢复一致的近约束执行并减少约束引起的振荡。

Comments 10 pages, Accepted by RSS 2026

Learning to Evolve: Multi-modal Interactive Fields for Robust Humanoid Navigation in Dynamic Environments

学习进化：多模态交互场用于动态环境中的稳健双足机器人导航

Peifeng Jiang, Hong Liu, Jin Jin, Wenshuai Wang, Xia Li

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University, Shenzhen Graduate School（一般人工智能国家重点实验室，北京大学深圳研究生院） ； Oxford Robotics Institute, University of Oxford（牛津大学机器人研究所） ； Institute for Machine Learning, Department of Computer Science, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系机器学习研究所） 纠错

AI总结 本文提出多模态交互场（MIF）系统，通过结合置信度感知的语义3D高斯溅射、差异触发的空间记忆更新和任务驱动的几何重建，在闭环感知-适应管道中实现稳健的双足机器人导航，显著提高了非静态环境中的重定位成功率并减少了语义内存足迹。

Comments Accepted by Robotics: Science and Systems 2026

HUSKY: Humanoid Skateboarding System via Physics-Aware Whole-Body Control

HUSKY：通过物理感知的全身控制实现人形滑雪板系统

Jinrui Han, Dewei Wang, Chenyun Zhang, Xinzhe Liu, Ping Luo, Chenjia Bai, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

AI总结 本文提出HUSKY框架，通过整合人形滑雪板系统建模和物理感知的全身控制，解决高动态和复杂交互任务中的稳定动态操控问题，实现在实际场景中稳定灵活的滑雪板操作。

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