TeleOpBench: A Simulator-Centric Benchmark for Dual-Arm Dexterous Teleoperation
作者: Hangyu Li, Qin Zhao, Haoran Xu, Xinyu Jiang, Qingwei Ben, Feiyu Jia, Haoyu Zhao, Liang Xu, Jia Zeng, Hanqing Wang, Bo Dai, Junting Dong, Jiangmiao Pang
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2025-05-19 (更新: 2025-09-15)
备注: Project page:https://gorgeous2002.github.io/TeleOpBench/, Codes:https://github.com/cyjdlhy/TeleOpBench
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出TeleOpBench以解决双臂灵巧遥操作的基准测试问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 遥操作 双臂机器人 基准测试 模拟器 灵巧操作 算法评估 硬件创新
📋 核心要点
- 现有的遥操作系统缺乏统一的基准，导致不同系统之间的比较缺乏公平性和可重复性。
- 本文提出TeleOpBench，一个模拟器中心的基准，包含多种任务环境和遥操作模式，旨在提供统一的评估标准。
- 实验结果表明，模拟环境中的性能与实际硬件表现之间存在强相关性，验证了基准的有效性和实用性。
📝 摘要（中文）
遥操作是具身机器人学习的基石，尤其是双手灵巧遥操作提供了丰富的示范，但获取这些示范的难度较大。尽管已有多种硬件管道被提出，但尚无统一的基准来进行公平、可重复的比较。本文提出了TeleOpBench，一个针对双手灵巧遥操作的模拟器中心基准，包含30个高保真任务环境，涵盖了抓取、工具使用和协作操作等多种任务。我们实现了四种代表性的遥操作模式，并通过共同的协议和指标进行评估。通过在物理双臂平台上进行的实验，验证了模拟性能与实际行为之间的强相关性，确认了TeleOpBench的外部有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决双臂灵巧遥操作领域缺乏统一基准的问题。现有方法在硬件和评估标准上存在多样性，导致比较困难。
核心思路：提出TeleOpBench作为一个模拟器中心的基准，涵盖多种任务和遥操作模式，以实现公平、可重复的评估。通过在模拟环境中进行评估，确保其对实际操作的预测能力。
技术框架：TeleOpBench包含30个高保真任务环境，涵盖抓取、工具使用和协作操作等。实现了四种遥操作模式：运动捕捉、虚拟现实设备、手臂-手外骨骼和单目视觉跟踪，并使用统一的评估协议。
关键创新：最重要的创新在于建立了一个统一的基准，能够对不同遥操作系统进行公平比较，并通过模拟与实际操作的强相关性验证了其有效性。
关键设计：在设计中，采用了多种遥操作模式，并在评估中使用了共同的指标和协议，确保了不同系统之间的可比性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，模拟环境中的性能与实际双臂平台的表现之间存在强相关性，验证了TeleOpBench的有效性。在10个保留任务中，模拟与硬件的性能表现之间的相关系数较高，表明该基准能够有效预测实际操作表现。
🎯 应用场景
TeleOpBench的潜在应用领域包括机器人遥操作、远程医疗、灾难救援等场景。通过提供统一的评估标准，促进了算法和硬件的创新，推动了遥操作技术的发展，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Teleoperation is a cornerstone of embodied-robot learning, and bimanual dexterous teleoperation in particular provides rich demonstrations that are difficult to obtain with fully autonomous systems. While recent studies have proposed diverse hardware pipelines-ranging from inertial motion-capture gloves to exoskeletons and vision-based interfaces-there is still no unified benchmark that enables fair, reproducible comparison of these systems. In this paper, we introduce TeleOpBench, a simulator-centric benchmark tailored to bimanual dexterous teleoperation. TeleOpBench contains 30 high-fidelity task environments that span pick-and-place, tool use, and collaborative manipulation, covering a broad spectrum of kinematic and force-interaction difficulty. Within this benchmark we implement four representative teleoperation modalities-(i) MoCap, (ii) VR device, (iii) arm-hand exoskeletons, and (iv) monocular vision tracking-and evaluate them with a common protocol and metric suite. To validate that performance in simulation is predictive of real-world behavior, we conduct mirrored experiments on a physical dual-arm platform equipped with two 6-DoF dexterous hands. Across 10 held-out tasks we observe a strong correlation between simulator and hardware performance, confirming the external validity of TeleOpBench. TeleOpBench establishes a common yardstick for teleoperation research and provides an extensible platform for future algorithmic and hardware innovation. Codes is now available at https://github.com/cyjdlhy/TeleOpBench .