Human2Robot: Learning Robot Actions from Paired Human-Robot Videos
作者: Sicheng Xie, Haidong Cao, Zejia Weng, Zhen Xing, Haoran Chen, Shiwei Shen, Jiaqi Leng, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-02-23 (更新: 2025-11-15)
💡 一句话要点
提出Human2Robot框架，通过配对人-机器人视频学习机器人动作，实现复杂操作和泛化。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 机器人学习 视频预测 动作生成 人机协作 模仿学习
📋 核心要点
- 现有方法依赖粗略对齐的视频对，难以学习细粒度动态，泛化能力受限。
- Human2Robot将人-机器人对齐视为条件视频生成问题，利用视频预测模型学习机器人动态。
- 实验表明，该方法在已见任务上表现出色，并能有效泛化到新的场景和任务。
📝 摘要（中文）
从人类演示中提取知识是机器人学习和行动的一个有前景的方法。现有的方法通常依赖于粗略对齐的视频对，因此通常局限于学习全局或任务级别的特征。这导致它们倾向于忽略复杂操作所需的细粒度帧级别动态，以及对新任务的泛化能力。我们认为这种局限性源于数据集不足和由此激发的方法之间的恶性循环。为了打破这个循环，我们提出了一种范式转变，将细粒度的人-机器人对齐视为一个条件视频生成问题。为此，我们首先引入了H&R，这是一个新的第三人称数据集，包含2600个精确同步的人类和机器人运动片段，使用VR遥操作系统收集。然后，我们提出了Human2Robot，一个旨在利用这些数据的框架。Human2Robot采用视频预测模型，通过从人类输入生成机器人视频来学习机器人动态的丰富和隐式表示，进而指导解耦的动作解码器。我们的真实世界实验表明，这种方法不仅在已见过的任务上实现了高性能，而且在新的位置、物体、实例，甚至新的任务类别上都表现出显著的单样本泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人学习方法依赖粗略对齐的人-机器人视频，无法捕捉细粒度的帧级别动态，导致在复杂操作和泛化到新任务时表现不佳。痛点在于缺乏高质量的、精确对齐的人-机器人动作数据集，以及能够有效利用这些数据的学习框架。
核心思路：将细粒度的人-机器人动作对齐问题转化为一个条件视频生成问题。核心思想是利用人类的动作视频作为条件，生成对应的机器人动作视频，从而学习到机器人动态的丰富隐式表示。这种方法避免了直接学习复杂的动作控制策略，而是通过视频生成的方式间接学习。
技术框架：Human2Robot框架主要包含两个关键部分：一是H&R数据集，包含精确同步的人类和机器人运动视频；二是Human2Robot模型，该模型包含一个视频预测模型和一个解耦的动作解码器。视频预测模型以人类动作视频为输入，预测对应的机器人动作视频。动作解码器则根据预测的机器人视频，解码出机器人的控制动作。
关键创新：最重要的创新点在于将人-机器人动作学习问题转化为条件视频生成问题，并利用视频预测模型学习机器人动态的隐式表示。与现有方法直接学习动作控制策略不同，Human2Robot通过生成机器人视频的方式间接学习，从而能够更好地捕捉细粒度的动作动态和实现更好的泛化能力。
关键设计：H&R数据集通过VR遥操作系统收集，保证了人类和机器人动作的精确同步。视频预测模型采用了一种基于Transformer的网络结构，能够有效地捕捉视频中的时序关系。动作解码器采用解耦的设计，将动作的预测分解为多个独立的子任务，从而提高了动作预测的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Human2Robot在已见过的任务上取得了高性能，并且在新的位置、物体、实例，甚至新的任务类别上都表现出显著的单样本泛化能力。这表明该方法能够有效地学习机器人动态，并将其泛化到新的场景中。相较于其他方法，Human2Robot在泛化能力方面具有显著优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如装配、抓取、放置等。通过学习人类的演示，机器人可以快速掌握新的操作技能，并适应不同的环境和物体。该方法在自动化生产线、家庭服务机器人、医疗机器人等领域具有广泛的应用前景，能够显著提高机器人的智能化水平和工作效率。
📄 摘要（原文）
Distilling knowledge from human demonstrations is a promising way for robots to learn and act. Existing methods, which often rely on coarsely-aligned video pairs, are typically constrained to learning global or task-level features. As a result, they tend to neglect the fine-grained frame-level dynamics required for complex manipulation and generalization to novel tasks. We posit that this limitation stems from a vicious circle of inadequate datasets and the methods they inspire. To break this cycle, we propose a paradigm shift that treats fine-grained human-robot alignment as a conditional video generation problem. To this end, we first introduce H&R, a novel third-person dataset containing 2,600 episodes of precisely synchronized human and robot motions, collected using a VR teleoperation system. We then present Human2Robot, a framework designed to leverage this data. Human2Robot employs a Video Prediction Model to learn a rich and implicit representation of robot dynamics by generating robot videos from human input, which in turn guides a decoupled action decoder. Our real-world experiments demonstrate that this approach not only achieves high performance on seen tasks but also exhibits significant one-shot generalization to novel positions, objects, instances, and even new task categories.