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SMART 用百万级合成演示实现关节物体零样本迁移

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AI 综述

Jicong Ao 等研究者提出 SMART 系统，基于其 SMART-Sim 仿真平台合成超过 100 万条关节物体操作演示，并用这些数据预训练 VLA 模型，作者称该模型在仿真基准上表现具备竞争力，并在真实世界的关节物体操作任务中实现零样本 sim-to-real 迁移。 SMART-Sim 具备关节感知设计，可生成任务并高效采集演示；合成的 SMART-Data 覆盖 44 类原子任务、5 种机器人配置和 2,507 个关节物体。

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报道时间线

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10月7日

12:00
arXiv cs.RO 机器人学精选
SMART：大规模合成预训练实现关节物体操作的零样本 sim-to-real 迁移
SMART 提出面向关节物体操作的大规模合成演示预训练系统，其 SMART-Sim 仿真平台具备关节感知设计，可生成任务并高效采集演示，最终合成的 SMART-Data 覆盖 44 类原子任务、5 种机器人配置和 2,507 个关节物体，共超过 1M 条演示。基于该数据预训练的 VLA 模型在仿真基准上表现具备竞争力，并在真实世界的关节物体操作任务中实现零样本 sim-to-real 迁移。

本事件热度走势

可比范围当前: 4
可比范围峰值: 910月7日 15:00
近 24 小时变化: -50%

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