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运动学建模
分布 强化学习与具身智能1数据集与评测1
01 02
面向全身移动操作的可扩展轨迹生成
Scalable Trajectory Generation for Whole-Body Mobile Manipulation
AutoMoMa 的 GPU 加速轨迹生成框架为视觉-语言-动作（VLA）模型和模仿学习策略提供了大规模、物理可行的训练数据，其 AKR 建模与并行优化思路可复用于其他需要生成高质量轨迹的具身智能任务。
Artiverse：一个多样且物理落地的铰接物体数据集
Artiverse: A Diverse and Physically Grounded Dataset for Articulated Objects
为铰接物体理解与生成提供带功能部件、多自由度关节和物理属性（尺度、材质、质量）的标注资源，可直接用于训练部件运动分析、铰接物体生成与物理交互模型；其半自动标注流程（少样本分割+几何推理+多阶段人工校验）也可迁移到其他需要部件级标注的3D数据构建。