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双臂机器人在协同装配、工具使用和物体交接等复杂场景中具有重要作用，但要训练出通用的 VLA 等操作策略，现有数据收集和仿真管线面临多重瓶颈。一方面，真实示教数据规模化获取成本高、耗时长，难以覆盖足够多的任务、物体形态与硬件差异；另一方面，现有仿真缺乏针对新任务的高效、可扩展的专家数据生成方法；同时，其域随机化设计过于表层，无法模拟真实环境中的复杂性；更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。
代码链接：http://github.com/robotwin-Platform/RoboTwin
论文链接：https://arxiv.org/abs/2506.18088
主页：https://robotwin-platform.github.io
CVPR RoboTwin竞赛技术报告：https://arxiv.org/abs/2506.23351
使用文档：https://robotwin-platform.github.io/doc
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