RwoR: Generating Robot Demonstrations from Human Hand Collection for Policy Learning without Robot
作者: Liang Heng, Xiaoqi Li, Shangqing Mao, Jiaming Liu, Ruolin Liu, Jingli Wei, Yu-Kai Wang, Yueru Jia, Chenyang Gu, Rui Zhao, Shanghang Zhang, Hao Dong
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-05 (更新: 2025-07-08)
💡 一句话要点
提出RwoR框架，通过人手动作生成机器人演示，实现无机器人策略学习。
🎯 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: 机器人操作 模仿学习 人手演示 数据生成 策略学习
📋 核心要点
- 现有模仿学习方法依赖专业遥操作设备或直接使用人手演示，前者成本高，后者存在人手与机器人视觉差异。
- RwoR框架通过人手数据采集系统和手-夹爪生成模型，将人手动作转化为机器人动作，弥合视觉差异。
- 实验表明，RwoR生成的机器人演示能够有效训练机器人策略，提升操作性能，验证了数据收集方法的效率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种结合人手数据采集系统和手-夹爪生成模型的框架RwoR，用于将人手演示转换为机器人夹爪演示，从而有效弥合观测差异。该系统在人手腕部安装GoPro鱼眼相机以捕捉人手演示。然后，在一个自收集的配对人手和UMI夹爪演示数据集上训练生成模型，该数据集经过定制的数据预处理策略，以确保时间和观测上的一致性。因此，仅需人手演示，即可自动提取相应的SE(3)动作，并通过生成流程将其与高质量生成的机器人演示集成，用于训练机器人策略模型。实验结果表明，鲁棒的操作性能不仅证明了生成的机器人演示的质量，也证明了数据收集方法的效率和实用性。
🔬 方法详解
问题定义：现有模仿学习方法在机器人操作中面临数据收集效率和观测差异问题。使用专业遥操作设备成本高昂且需要熟练操作员，直接使用人手演示则存在人手视觉信息与机器人视觉信息不对齐的挑战。因此，需要一种低成本、高效且能克服观测差异的数据收集方法。
核心思路：论文的核心思路是利用人手演示作为桥梁，通过训练一个生成模型，将人手动作转化为机器人夹爪动作。这样既可以降低数据收集成本，又可以通过生成模型来弥合人手和机器人之间的视觉差异。
技术框架：RwoR框架主要包含以下几个模块：1) 人手数据采集系统：使用安装在人手腕部的GoPro鱼眼相机捕捉人手演示。2) 配对数据集构建：自收集人手和UMI夹爪的配对演示数据。3) 数据预处理：对配对数据进行时间戳和观测对齐。4) 手-夹爪生成模型：训练一个生成模型，将人手演示转化为机器人夹爪演示。5) 策略学习：使用生成的机器人演示训练机器人策略模型。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个完整的人手到机器人演示生成流程，无需机器人参与即可生成高质量的机器人演示数据。通过训练手-夹爪生成模型，有效解决了人手和机器人之间的观测差异问题。此外，定制的数据预处理策略保证了配对数据的时间戳和观测对齐，提高了生成模型的训练效果。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用GoPro鱼眼相机捕捉人手动作，提供丰富的视觉信息。2) 自收集配对的人手和机器人夹爪演示数据，为生成模型提供训练样本。3) 设计数据预处理流程，包括时间戳同步和观测对齐，确保数据质量。4) 训练生成模型，将人手动作转化为机器人夹爪动作，具体网络结构和损失函数细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用RwoR框架生成的机器人演示能够有效训练机器人策略模型，实现鲁棒的操作性能。具体性能数据和对比基线未知，但论文强调了生成演示的质量以及数据收集方法的效率和实用性。该方法为无机器人策略学习提供了一种新的有效途径。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人操作、自动化和人工智能领域。通过人手演示生成机器人训练数据，降低了机器人学习的成本和门槛，加速了机器人技术在工业、服务业等领域的应用。未来，该方法有望扩展到更复杂的机器人任务和环境，实现更智能、更灵活的机器人操作。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in imitation learning have shown promising results in robotic manipulation, driven by the availability of high-quality training data. To improve data collection efficiency, some approaches focus on developing specialized teleoperation devices for robot control, while others directly use human hand demonstrations to obtain training data. However, the former requires both a robotic system and a skilled operator, limiting scalability, while the latter faces challenges in aligning the visual gap between human hand demonstrations and the deployed robot observations. To address this, we propose a human hand data collection system combined with our hand-to-gripper generative model, which translates human hand demonstrations into robot gripper demonstrations, effectively bridging the observation gap. Specifically, a GoPro fisheye camera is mounted on the human wrist to capture human hand demonstrations. We then train a generative model on a self-collected dataset of paired human hand and UMI gripper demonstrations, which have been processed using a tailored data pre-processing strategy to ensure alignment in both timestamps and observations. Therefore, given only human hand demonstrations, we are able to automatically extract the corresponding SE(3) actions and integrate them with high-quality generated robot demonstrations through our generation pipeline for training robotic policy model. In experiments, the robust manipulation performance demonstrates not only the quality of the generated robot demonstrations but also the efficiency and practicality of our data collection method. More demonstrations can be found at: https://rwor.github.io/