Block-Map-Based Localization使用块图技术，在大规模环境中实现高效定位，适合机器人导航与室内外定位系统。
SPIN是一个先进的机器人系统，能够在复杂环境中进行实时感知、交互和导航。它结合了多种技术，如动态避障、物体识别和主动视觉，允许机器人在无需预先创建环境地图的情况下高效地移动和操作。
DiSCo-SLAM是一个新颖的框架，旨在使用3D LiDAR观测实现分布式多机器人SLAM。它支持多机器人协作，能够在动态和不确定的环境中进行实时映射和定位，并具备大规模环境的可扩展性。
Scaling Cross-Embodied Learning是一个跨领域学习策略的项目，提供一个统一的政策用于操控、导航、移动和航空等多种任务。
该系统通过声音输入生成跨模态的3D面部模型，支持多种语音输入。
OK-Robot是一个开放的、模块化的框架，旨在支持家庭环境中的零样本拾取和放置任务，结合视觉语言模型和导航技术，能够在真实的家庭环境中高效运行。
