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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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