Safe Bimanual Teleoperation with Language-Guided Collision Avoidance
作者: Dionis Totsila, Clemente Donoso, Enrico Mingo Hoffman, Jean-Baptiste Mouret, Serena Ivaldi
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-07
💡 一句话要点
提出一种基于语音引导碰撞避免的安全双臂遥操作系统
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 双臂遥操作 碰撞避免 语音引导 视觉感知 VR控制
📋 核心要点
- 现有遥操作系统在复杂环境中，操作员空间感知不足，难以准确估计距离，导致碰撞风险高。
- 该系统结合VR控制和语音指令，通过视觉定位分割构建3D障碍物网格，实现主动碰撞避免。
- 实验表明，该系统在静态复杂场景中，显著提升了遥操作的安全性，同时保持了任务效率。
📝 摘要（中文）
在复杂环境中遥操作精确的双臂操作对操作员来说极具挑战，他们经常面临空间感知有限以及难以估计目标物体、机器人本体、障碍物和周围环境之间距离的问题。为了应对这些挑战，局部机器人感知和控制应该在遥操作期间辅助操作员。本文介绍了一种安全遥操作系统，通过结合沉浸式VR控制和语音激活的碰撞避免来增强操作员的控制能力，从而防止在复杂环境中发生碰撞。操作员使用HTC Vive控制器直接控制一个双臂移动机械臂，而诸如“避开黄色工具”之类的语音命令会触发视觉定位和分割，以构建3D障碍物网格。这些网格被集成到一个全身控制器中，以在遥操作期间主动防止碰撞。在静态、杂乱场景中的实验表明，我们的系统在不影响任务效率的情况下显著提高了操作安全性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决复杂环境中双臂遥操作的安全性问题。现有遥操作方法中，操作员难以准确感知环境中的障碍物，容易发生碰撞，尤其是在空间感知受限的情况下。这限制了遥操作在实际场景中的应用。
核心思路：论文的核心思路是利用语音指令引导的视觉感知，自动构建环境中的障碍物模型，并将其集成到机器人控制系统中，从而实现主动的碰撞避免。通过这种方式，操作员可以更专注于任务本身，而无需过多关注潜在的碰撞风险。
技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) VR遥操作界面：操作员通过HTC Vive控制器控制双臂机器人。2) 语音识别模块：识别操作员的语音指令，例如“避开黄色工具”。3) 视觉定位与分割模块：根据语音指令，对场景中的目标物体进行视觉定位和分割，构建3D网格模型。4) 全身控制器：将障碍物模型集成到机器人全身控制器中，实时调整机器人的运动轨迹，防止碰撞。
关键创新：该系统的关键创新在于将语音指令与视觉感知相结合，实现了动态的障碍物建模和碰撞避免。与传统的基于预定义地图的碰撞避免方法相比，该方法能够更好地适应动态变化的环境，并减少了对环境先验知识的依赖。
关键设计：系统使用HTC Vive控制器作为遥操作输入设备，利用其精确的跟踪能力。语音识别模块采用现有的语音识别技术，并针对特定任务进行优化。视觉定位与分割模块采用深度学习方法，实现对目标物体的精确分割。全身控制器采用基于优化的控制方法，在保证任务完成的同时，尽可能避免碰撞。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该系统能够显著提高遥操作的安全性。在静态复杂场景中，使用该系统进行遥操作时，碰撞发生的概率显著降低，同时任务完成时间与传统遥操作方法相当。这表明该系统在不影响任务效率的情况下，有效提升了操作安全性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要远程操作的场景，例如：危险环境下的排爆作业、核电站维护、太空探索、医疗手术等。通过提高遥操作的安全性，可以减少人为失误，提高工作效率，并降低操作员的风险。未来，该技术有望与更先进的感知和控制技术相结合，实现更智能、更安全的遥操作。
📄 摘要（原文）
Teleoperating precise bimanual manipulations in cluttered environments is challenging for operators, who often struggle with limited spatial perception and difficulty estimating distances between target objects, the robot's body, obstacles, and the surrounding environment. To address these challenges, local robot perception and control should assist the operator during teleoperation. In this work, we introduce a safe teleoperation system that enhances operator control by preventing collisions in cluttered environments through the combination of immersive VR control and voice-activated collision avoidance. Using HTC Vive controllers, operators directly control a bimanual mobile manipulator, while spoken commands such as "avoid the yellow tool" trigger visual grounding and segmentation to build 3D obstacle meshes. These meshes are integrated into a whole-body controller to actively prevent collisions during teleoperation. Experiments in static, cluttered scenes demonstrate that our system significantly improves operational safety without compromising task efficiency.