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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
碳纤维布的拉伸强度非常高，能够承受较大的拉力不易断裂。具有良好的柔韧性，能包裹复杂外型的构件，适用于各种构件表面，如梁柱、管道和墙体等具有耐腐蚀性和耐磨损性，能在酸、碱、盐及大气腐蚀等恶劣环境下长时间保持稳定性，延长产品使用寿命12。
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