点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Jiacheng Liu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 研究背景与问题 >> 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。 想象一下：双足人形机器人在客厅里灵活深蹲取物，在厨房中跨高度整理餐具，全程无需大量人工演示数据——这一看似遥远的场景，正被 TrajBooster 框架推 向现实。 近年来，视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型让机器人自主执行家庭任务成为可能，轮式人形机器人已能完成深蹲、跨高抓取等复杂动作，AgibotWorld Beta 数据集 显示其末端执行器轨迹覆盖 0.2-1.2 米范围，足以应对日常家庭场景。但双足人形机器人的研发却陷入瓶颈：它需要在保持下半身动态平衡的同时，用上身完成 操控，实现大范围全身动作难度极高。更关键的是，训练这类机器人需要大规模高质量演示数据，而传统遥操作流程依赖昂贵设备和专家操作，生成的数据集规 模小、场景单一，导致 VLA 模型难以适配新机器人的动作空间。 为解决这一痛 ...