AutoRSR：自动实到仿到实数据生成框架

2026年10月15日，arXiv Robotics 刊出 Jiawei Zhang 等人的论文，提出 AutoRSR——一个高度自动化的 real-to-sim-to-real 框架，可将扫描的真实工作空间重建为可复用的具身仿真资产，并生成可扩展的机器人操作数据。据该报道，在完成工作空间扫描与语义查询之后，后续流程无需人工物体标注、场景到机器人基座的标定，也无需机器人遥操作。论文称，在三个真实世界操作任务上，每个任务用 1K 条自动生成回合训练的策略取得 73.3%–86.7% 的真实世界成功率，与用 150 条人类遥操作演示训练的 pi 0.5 相当，同时将数据生成所需人工时间减少一个数量级。上述条件与数据均针对该框架及其实验设定，扫描与语义查询仍属必要前置步骤。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。