論文の概要: TrajBooster: Boosting Humanoid Whole-Body Manipulation via Trajectory-Centric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11839v2
• Date: Wed, 17 Sep 2025 03:11:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 12:21:58.921979
• Title: TrajBooster: Boosting Humanoid Whole-Body Manipulation via Trajectory-Centric Learning
• Title（参考訳）: TrajBooster: 軌道中心学習によるヒューマノイド全体操作の促進
• Authors: Jiacheng Liu, Pengxiang Ding, Qihang Zhou, Yuxuan Wu, Da Huang, Zimian Peng, Wei Xiao, Weinan Zhang, Lixin Yang, Cewu Lu, Donglin Wang,
• Abstract要約: 両足のVLAを促進するために、豊富な車輪付きヒューマノイドデータを活用するクロス・エボディメント・フレームワークであるTrajBoosterを提案する。 私たちのキーとなる考え方は、形態素に依存しないインターフェースとして、エンドエフェクタ・トラジェクトリを使用することです。 以上の結果から,TrajBoosterは既存の車輪付きヒューマノイドデータにより,二足歩行ヒューマノイドVLAの性能を効率的に向上させることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.59753528758361
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent Vision-Language-Action models show potential to generalize across embodiments but struggle to quickly align with a new robot's action space when high-quality demonstrations are scarce, especially for bipedal humanoids. We present TrajBooster, a cross-embodiment framework that leverages abundant wheeled-humanoid data to boost bipedal VLA. Our key idea is to use end-effector trajectories as a morphology-agnostic interface. TrajBooster (i) extracts 6D dual-arm end-effector trajectories from real-world wheeled humanoids, (ii) retargets them in simulation to Unitree G1 with a whole-body controller trained via a heuristic-enhanced harmonized online DAgger to lift low-dimensional trajectory references into feasible high-dimensional whole-body actions, and (iii) forms heterogeneous triplets that couple source vision/language with target humanoid-compatible actions to post-pre-train a VLA, followed by only 10 minutes of teleoperation data collection on the target humanoid domain. Deployed on Unitree G1, our policy achieves beyond-tabletop household tasks, enabling squatting, cross-height manipulation, and coordinated whole-body motion with markedly improved robustness and generalization. Results show that TrajBooster allows existing wheeled-humanoid data to efficiently strengthen bipedal humanoid VLA performance, reducing reliance on costly same-embodiment data while enhancing action space understanding and zero-shot skill transfer capabilities. For more details, For more details, please refer to our \href{https://jiachengliu3.github.io/TrajBooster/}.
• Abstract（参考訳）: 近年のVision-Language-Actionモデルでは,特に2足歩行のヒューマノイドにおいて,高品質なデモが不足している場合に,新しいロボットのアクション空間と迅速に連携する可能性を示している。 両足のVLAを促進するために、豊富な車輪付きヒューマノイドデータを活用するクロス・エボディメント・フレームワークであるTrajBoosterを提案する。 私たちのキーとなる考え方は、形態素に依存しないインターフェースとして、エンドエフェクタ・トラジェクトリを使用することです。 トラジャブスター(TrajBooster) i)現実世界の車輪付きヒューマノイドから6Dデュアルアームエンドエフェクター軌道を抽出する。 二 ヒューリスティック高調波オンラインDAggerを用いて訓練し、低次元軌道基準を実現可能な高次元全体動作に引き上げて、ユニツリーG1にシミュレーションで再ターゲットする。 3) VLAの事前訓練後, 対象のヒューマノイドドメインの遠隔操作データ収集に, 対象のヒューマノイドに適合する動作とソースビジョン/言語を結合させるヘテロジニアス三重項を形成する。 本方針は,Unitree G1上に展開され,テーブルトップ以上の家庭作業を実現し,しゃがみ,クロスハイト操作,全身運動のコーディネートを実現し,ロバスト性や一般化を著しく向上させる。 以上の結果から,TrajBoosterは既存の車輪付きヒューマノイドデータを効率よく両足用ヒューマノイドVLAの性能を向上し,アクション空間理解とゼロショットスキル伝達能力を高めつつ,コストのかかる同一身体データへの依存を低減できることが示唆された。 詳細については、我々の \href{https://jiachengliu3.github.io/TrajBooster/} を参照してください。

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