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。