自动控制、机器人领域有哪些不错的综述文章？

2024年12月至2025年10月，从DRL与机器人到大模型与机器人，再到机器人操作与抓取的综述论文，建议新手小白、工业老兵可以全文食用~

202412 DRL与机器人：自主导航、灵巧操作、人机协作

这篇重点看DRL怎么帮机器人练出自主导航、灵巧操作、和人配合，总结了高效探索、多模态感知融合这些能促成技术突破的关键点，同时对长时间任务规划、开放环境里怎么适应这些尚未解决的问题进行阐述，下一步，可以看看提升样本效率、搞出更安全可靠的RL框架。

Deep Reinforcement Learning for Robotics: A Survey of Real-World Successes

(a) 通过DRL习得的机器人能力，(b) 问题表述方式，(c) 解决方案设计方法，(d) 实际应用成功度。 来源：doi.org/10.1146/annurev-control-030323-022510

摘要：强化学习（RL），尤其是其与深度神经网络结合形成的深度强化学习（DRL），在机器人技术领域展现出巨大潜力。然而，机器人问题对RL提出了根本性挑战，包括物理世界交互的高成本与复杂性。

本文系统梳理了DRL在机器人领域的最新进展，重点评估其在实现关键机器人能力（如自主导航、灵巧操作、人机协作）中的实际成果。

通过分析成功案例，本文揭示了技术突破的核心因素（如高效探