VLA / 视觉-语言-动作模型

H2R: A Human-to-Robot Data Augmentation for Robot Pre-training from Videos

H2R: 一种从视频中为机器人预训练的人到机器人的数据增强

Guangrun Li, Yaoxu Lyu, Zhuoyang Liu, Chengkai Hou, Jieyu Zhang, Shanghang Zhang

专题命中 数据集与评测 ：vision-language-action(abstract)；action model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 H2R通过将人类视角视频转换为机器人视角数据，弥合人机视觉差距，提升机器人预训练效果，实验显示在模拟和现实场景中均显著提升性能。

RoCo Challenge at AAAI 2026: Benchmarking Robotic Collaborative Manipulation for Assembly Towards Industrial Automation

AAAI 2026机器人协作操作挑战赛：面向工业自动化的协作操作基准测试

Haichao Liu, Yuheng Zhou, Zhenyu Wu, Ziheng Ji, Ziyu Shan, Qianzhun Wang, Ruixuan Liu, Zhiyuan Yang, Yejun Gu, Shalman Khan, Shijun Yan, Jun Liu, Haiyue Zhu, Changliu Liu, Jianfei Yang, Jingbing Zhang, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China（北京邮电大学，北京，中国） ； Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA（卡内基梅隆大学，匹兹堡，美国） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（科技研究局（A*STAR），新加坡） 纠错

专题命中 数据集与评测 ：VLA(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出RoCo挑战赛，通过模拟和真实世界装配任务，推动工业机器人协作操作能力的发展，展示了双模型框架和故障恢复数据在长周期多任务学习中的有效性。

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