点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Yanwen Zou等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要 的。 研究背景与核心需求 在双机械臂策略学习中，大规模高质量的真实世界操作数据一直是瓶颈——相比仿真或纯人类数据，真实 机械臂数据对训练鲁棒政策的直接适用性最强。而当前获取这类数据的主要方式仍是 人类演示 ，这就需要 可靠的遥操作接口支撑。 现有演示接口主要分两类： 正是为解决"高兼容性"与"低成本"的矛盾，U-ARM应运而生：目标是打造一款开源、超低成本、易适配的 主从遥操作系统，让研究者能快速为各类商用机械臂搭建数据收集 pipeline。 现有方案的痛点与U-ARM的定位 为更清晰体现U-ARM的价值，可先对比现有主流遥操作设备的核心特性（如Table 1所示）： 末端执行器轨迹记录设备 （如DexCap、UMI、OpenTelevision）：虽轻便易用，但收集的数据常出现运 动学奇点、超出机械臂工作空间、精度不 ...