本研究提出RoboTwin框架，旨在解决双臂机器人在复杂物体操控中的数据稀缺和评估不足问题。通过3D生成模型和大型语言模型，创建多样化的专家数据集，显著提高双臂机器人操作的成功率，单臂任务提升超过70%，双臂任务提升超过40%。

该研究提出G3Flow框架，解决3D机器人操作中的几何精度与语义理解问题，通过动态物体中心三维语义流实现遮挡条件下的完整理解，显著提升操作成功率。

DexDeform是一种通过可微分物理学改进的框架，旨在学习多指手指对可变形物体的熟练操作，并通过探索策略和行动计划提高操作成功率。