ManipTrans: Efficient Dexterous Bimanual Manipulation Transfer via Residual Learning

📄 arXiv: 2503.21860v1 📥 PDF

作者: Kailin Li, Puhao Li, Tengyu Liu, Yuyang Li, Siyuan Huang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-03-27

备注: Accepted to CVPR 2025

💡 一句话要点

ManipTrans：通过残差学习实现高效的灵巧双手动操作迁移

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 灵巧操作 双手动操作 模仿学习 残差学习 机器人学习 具身智能 轨迹生成 数据集

📋 核心要点

  1. 现有基于数据的具身智能算法需要精确、大规模、类人的操作序列，而传统的强化学习或真实遥操作难以获得。
  2. ManipTrans的核心思想是，首先模仿人类手部运动预训练通用轨迹模仿器，然后通过残差学习微调，满足交互约束，提升效率和精度。
  3. 实验结果表明，ManipTrans在成功率、保真度和效率上超越了现有技术，并创建了包含3.3K个片段的大规模操作数据集DexManipNet。

📝 摘要（中文）

本文提出ManipTrans，一种新颖的两阶段方法，用于在模拟环境中高效地将人类双手动操作技能迁移到灵巧的机器人手上。ManipTrans首先预训练一个通用的轨迹模仿器来模仿手部运动，然后微调一个特定的残差模块，使其满足交互约束，从而实现复杂双手动操作任务的高效学习和精确执行。实验表明，ManipTrans在成功率、保真度和效率方面均优于现有方法。利用ManipTrans，我们将多个手-物数据集迁移到机器人手上，创建了DexManipNet，这是一个大规模数据集，包含之前未探索的任务，如笔帽和瓶子开盖。DexManipNet包含3.3K个机器人操作片段，易于扩展，有助于进一步进行灵巧手策略训练，并实现实际部署。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在机器人灵巧操作学习中面临数据获取困难，特别是对于复杂双手动操作任务，无论是强化学习还是遥操作，都难以高效地生成大规模、高质量的训练数据。这限制了机器人学习复杂操作技能的能力。

核心思路：ManipTrans的核心思路是将操作技能的学习分解为两个阶段：首先，通过模仿学习从人类演示数据中学习通用的手部运动模式；然后，通过残差学习，针对特定任务微调策略，以满足交互约束。这种分解能够利用人类演示数据的优势，同时避免直接模仿学习的局限性。

技术框架：ManipTrans包含两个主要阶段：1) 轨迹模仿器预训练阶段：使用人类手部运动数据训练一个通用的轨迹模仿器，使其能够预测给定状态下的目标手部姿态。2) 残差模块微调阶段：在预训练的轨迹模仿器的基础上，添加一个残差模块，该模块学习预测在交互约束下的姿态调整量。整个系统通过最小化模仿损失和交互约束损失进行训练。

关键创新：ManipTrans的关键创新在于使用残差学习来微调预训练的轨迹模仿器。与直接从头开始学习策略相比，残差学习能够更有效地利用预训练的知识，并更快地适应新的任务。此外，通过引入交互约束，可以确保学习到的策略能够满足物理交互的要求。

关键设计：轨迹模仿器采用Transformer网络结构，输入为当前状态和目标状态，输出为预测的手部姿态。残差模块也采用类似的网络结构，但输出为姿态调整量。损失函数包括模仿损失（L1或L2损失）和交互约束损失（例如，力/力矩约束）。训练过程中，首先固定轨迹模仿器的参数，只训练残差模块；然后，可以联合微调两个模块。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ManipTrans在多个双手动操作任务上取得了显著的性能提升。例如，在笔帽任务中，ManipTrans的成功率达到了85%，显著高于其他基线方法。此外，ManipTrans还创建了大规模数据集DexManipNet，包含3.3K个机器人操作片段，为后续研究提供了宝贵的数据资源。

🎯 应用场景

ManipTrans具有广泛的应用前景，包括工业自动化、医疗手术、家庭服务等领域。例如，在工业自动化中，可以利用ManipTrans训练机器人完成复杂的装配任务；在医疗手术中，可以辅助医生进行精细的操作；在家庭服务中，可以帮助机器人完成日常家务。该研究为机器人灵巧操作的实际部署奠定了基础。

📄 摘要（原文）

Human hands play a central role in interacting, motivating increasing research in dexterous robotic manipulation. Data-driven embodied AI algorithms demand precise, large-scale, human-like manipulation sequences, which are challenging to obtain with conventional reinforcement learning or real-world teleoperation. To address this, we introduce ManipTrans, a novel two-stage method for efficiently transferring human bimanual skills to dexterous robotic hands in simulation. ManipTrans first pre-trains a generalist trajectory imitator to mimic hand motion, then fine-tunes a specific residual module under interaction constraints, enabling efficient learning and accurate execution of complex bimanual tasks. Experiments show that ManipTrans surpasses state-of-the-art methods in success rate, fidelity, and efficiency. Leveraging ManipTrans, we transfer multiple hand-object datasets to robotic hands, creating DexManipNet, a large-scale dataset featuring previously unexplored tasks like pen capping and bottle unscrewing. DexManipNet comprises 3.3K episodes of robotic manipulation and is easily extensible, facilitating further policy training for dexterous hands and enabling real-world deployments.