MultiDojo²跨机器人组合
覆盖双臂、三臂、四臂与八臂任务，区分同构与异构组合，保留各臂分工和任务指令。
THE WORLD’S FIRST SELF-EVOLVING HETEROGENEOUS MULTI-ROBOT LEADERBOARD
让机器人，
一起学会协作。
全球首个异构多机器人自进化榜单。
从多视角训练、随机考试到失败诊断，让下一轮学习有据可依。
从风扇装配到多工位操作，持续呈现同构、异构与跨形态机器人的协作过程。
20+类
同构与异构操作任务
2,000+条
已审核训练轨迹
RSI
定位问题，连接下一轮训练
多视角
每臂第一视角 + 第三视角
01 / THE BENCHMARK
一个目标，多种协作方式。
从双臂交接到八臂并行，
同时考察完成任务与协作过程。
可复现的场景变化
目标、终点、环境外观与初始状态在约束内变化，在统一任务与物理标准下检验协作能力。
物理证据决定成绩
按任务核验真实抓取、放置、支撑、稳定性与碰撞约束，以执行证据支持可复核计分和 RSI 诊断。
在日常操作中，理解协作。
浏览全部 20+ 类任务 ↗正在载入任务示范…
自然桌面任务示范 · 场景变化遵循任务指令与统一评分协议。
02 / EVIDENCE-DRIVEN IMPROVEMENT
知道哪里失败，
才能知道下一步学什么。
RSI 评估指出需要改进的问题，
再把诊断转化为具体的训练场景建议。
- 01
训练
同步观测与动作
多视角同步
多臂、多视角数据 - 02
考试
随机环境与初始状态
统一评测标准
统一物理验收 - 03
诊断
RSI 评估
定位协作问题
失败分析与改进建议 - 04
针对性补强
指定物体、位置与分工
生成具体任务
导出训练场景候选 - 05
再训练 · 再考试
围绕薄弱环节训练
持续迭代
在独立场景中复测
RSI / REPLAY → EXPLANATION → CURRICULUM
建议具体到下一批场景。
关联回放时间点、机械臂动作与物体状态，定位需要改进的操作阶段。训练建议包含任务、位置范围、运动约束及验收要求，可导出为场景候选。
场景候选通过原生仿真与数据验收后进入补强训练，再以统一评测规则检验改进效果。
03 / START EXPLORING
从数据到结果，每一步可追溯。
多视角训练数据
20+ 类任务，2,000+ 条轨迹。同步保存每臂第一视角、第三视角、原生观测与动作。训练数据正在 Hugging Face 持续开放。
在 Hugging Face 下载训练数据 ↗了解数据格式与使用方法 ↗任务、回放与成绩
多任务随机化评测，统一记录任务成绩与执行证据，支持策略对比、过程复核与持续改进。
打开评测工作台 ↗研究与使用指南
任务定义、数据格式、评测协议与 RSI 工作流，为协作学习与复现实验提供清晰指南。
浏览项目概览 ↗研究与使用指南 ↗查看 GitHub 仓库 ↗研究方向
MultiDojo² 围绕同构与异构多机器人协作，连接多视角示范、随机化评测与失败驱动的数据补强。研究重点涵盖任务交接、空间协调、协作时序，以及从执行证据到具体训练任务的反馈过程。