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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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模型连接:https://makerworld.com.cn/zh/models/870966#profileId-862960 为之前发布的二级增高架增加两侧储物盒,模块化设计,可单独抽出方便清理 已打印之前版本的朋友,需要打印并替换两根前框架(增加扩展口)
模型地址:https://makerworld.com.cn/models/1569675
Model #001
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