论文链接：https://arxiv.org/pdf/2509.11839 项目链接：https://jiachengliu3.github.io/TrajBooster/ 尽管当前视觉-语言-动作（VLA）模型能够实现跨载体泛化，但在高质量演示数据稀缺时（尤其对于双足人形机器人），仍难以快速适应新机器人的动作空间。TrajBooster是一种利用轮式人形机器人数据增强双足VLA的跨载体框架。其核心思想是将末端执行器轨迹作为形态无关的接口：首先从真实世界轮式人形机器人提取6D双机械臂末端轨迹；随后在仿真环
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恒龙在韩国
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