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原文中文，约22900字，阅读约需55分钟。
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内容提要
本文介绍了TrajBooster框架，旨在提升双足人形机器人全身操作能力。通过提取末端执行器轨迹并进行重定向，TrajBooster解决了数据稀缺问题，增强了视觉-语言-动作模型的泛化能力。该方法结合真实与仿真数据，经过二次预训练和微调，使机器人能够在复杂环境中自主执行多样化任务，展现出强大的操作能力和适应性。
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关键要点
- TrajBooster框架旨在提升双足人形机器人全身操作能力。
- 通过提取末端执行器轨迹并进行重定向，TrajBooster解决了数据稀缺问题。
- 该方法结合真实与仿真数据，经过二次预训练和微调，使机器人能够在复杂环境中自主执行多样化任务。
- TrajBooster的关键在于利用末端执行器轨迹的形态无关特性，缓解双足VLA微调过程中的数据稀缺问题。
- 框架包含真实轨迹提取、仿真中的重定向、二次预训练和微调等步骤。
- 实验结果表明，TrajBooster能够快速适应新动作空间，展现强大的轨迹泛化能力和零样本迁移能力。
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延伸问答
TrajBooster框架的主要目标是什么？
TrajBooster框架旨在提升双足人形机器人的全身操作能力。
TrajBooster如何解决数据稀缺问题？
TrajBooster通过提取末端执行器轨迹并进行重定向，结合真实与仿真数据，缓解了数据稀缺问题。
TrajBooster的训练流程包括哪些步骤？
TrajBooster的训练流程包括真实轨迹提取、仿真中的重定向、二次预训练和微调。
TrajBooster在复杂环境中表现如何？
TrajBooster使机器人能够在复杂环境中自主执行多样化任务，展现出强大的操作能力和适应性。
TrajBooster的关键技术是什么？
TrajBooster的关键在于利用末端执行器轨迹的形态无关特性，提升VLA动作空间的理解能力。
TrajBooster的实验结果显示了什么？
实验结果表明，TrajBooster能够快速适应新动作空间，展现强大的轨迹泛化能力和零样本迁移能力。
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