双臂机器人训练瓶颈 - 真实示教数据规模化获取成本高耗时长 难以覆盖足够多任务物体形态与硬件差异 [2] - 现有仿真缺乏针对新任务的高效可扩展专家数据生成方法 [2] - 域随机化设计过于表层 无法模拟真实环境中的复杂性 [2] - 未考虑不同双臂平台在运动学与抓取策略上的行为差异 导致数据合成方案难以在新环境或新硬件上泛化 [2] 技术资源与竞赛 - RoboTwin平台提供代码库论文及使用文档 涉及双臂机器人仿真与训练 [3] - CVPR RoboTwin竞赛技术报告展示真实场景机器人导航与运动控制方案 [3][4] - BridgeVLA方案实现真机性能提升32% [4] 行业技术进展 - VR-Robo技术通过real2sim2real框架助力真实场景机器人导航与运动控制 [4] - UniVLA方案高效利用多源异构数据构建通用可扩展机器人动作空间 [5] - 行业关注遥操技术流畅度对机器人操作性能的影响 [5] 深度内容获取 - 具身智能之心知识星球提供完整技术细节QA及未公开彩蛋 涵盖双臂机器人训练仿真等专题 [1][4]