Improving Low-Cost Teleoperation: Augmenting GELLO with Force
作者: Shivakanth Sujit, Luca Nunziante, Dan Ogawa Lillrank, Rousslan Fernand Julien Dossa, Kai Arulkumaran
分类: cs.RO, cs.HC, cs.LG
发布日期: 2025-07-18
备注: Accepted at the 2025 IEEE/SICE International Symposium on System Integration
DOI: 10.1109/SII59315.2025.10871050
💡 一句话要点
通过力反馈增强GELLO低成本遥操作系统，提升灵巧操作性能
🎯 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)
关键词: 遥操作 力反馈 模仿学习 机器人控制 人机交互
📋 核心要点
- 现有的低成本遥操作系统缺乏力反馈，限制了用户对环境交互的感知，影响操作精度和效率。
- 通过引入力反馈和将力信息融入模仿学习，增强GELLO系统，提升遥操作的性能和用户体验。
- 实验表明，加入力反馈后，用户更喜欢该控制器，并且在多种模拟和真实任务中，任务成功率得到提升。
📝 摘要（中文）
本文扩展了最初为关节位置控制设计的低成本GELLO遥操作系统，增加了力信息。首先，实现了力反馈，允许用户在与环境交互时感受到阻力。其次，将力信息添加到数据收集过程和模仿学习模型的训练中。通过在GELLO系统上使用Franka Panda机械臂作为跟随机器人进行验证，进行用户研究，并比较在模拟和真实灵巧操作任务中，使用包含和不包含力信息训练的策略的性能。定性地，具有机器人经验的用户更喜欢我们的控制器，并且添加力输入提高了大多数任务的成功率。
🔬 方法详解
问题定义：现有的低成本遥操作系统，如GELLO，主要关注关节位置控制，缺乏力反馈机制。这使得操作者难以感知与环境的交互力，从而限制了在需要精细操作的任务中的应用，例如装配、抓取等。缺乏力信息也限制了模仿学习算法的训练效果，因为模型无法学习到力相关的策略。
核心思路：本文的核心思路是通过在GELLO系统中增加力反馈，并将其融入模仿学习的训练过程中，从而提升遥操作的性能。力反馈能够增强操作者的感知能力，使其更好地控制机器人与环境的交互。同时，力信息的加入能够帮助模仿学习模型学习到更加鲁棒和高效的策略。
技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) GELLO遥操作界面：用户通过该界面控制主端设备。2) 力反馈模块：将从环境中获取的力信息反馈给操作者。3) 从动机器人控制模块：控制Franka Panda机械臂执行操作。4) 数据采集模块：采集操作数据，包括关节位置、力等信息。5) 模仿学习模块：使用采集的数据训练控制策略。
关键创新：该论文的关键创新在于将力反馈和力信息融入到低成本的GELLO遥操作系统中。以往的GELLO系统主要关注位置控制，而本文通过增加力反馈，显著提升了系统的交互能力和操作精度。此外，将力信息用于模仿学习，使得模型能够学习到更加复杂的控制策略。
关键设计：力反馈的实现方式未知，论文中未详细描述。模仿学习模型的具体网络结构和损失函数未知。数据采集过程中，需要精确测量和校准力传感器的数据。在训练模仿学习模型时，需要合理设计损失函数，以平衡位置误差和力误差。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
用户研究表明，具有机器人经验的用户更喜欢带有力反馈的GELLO控制器。在模拟和真实的灵巧操作任务中，添加力信息后，任务成功率得到了提升。具体提升幅度未知，论文中未给出详细的量化数据。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于远程医疗、危险环境下的操作、以及需要精细操作的工业自动化等领域。通过低成本的遥操作系统，可以降低部署成本，并提高操作的安全性和效率。未来，可以将该系统与虚拟现实技术结合，进一步增强用户的沉浸感和操作体验。
📄 摘要（原文）
In this work we extend the low-cost GELLO teleoperation system, initially designed for joint position control, with additional force information. Our first extension is to implement force feedback, allowing users to feel resistance when interacting with the environment. Our second extension is to add force information into the data collection process and training of imitation learning models. We validate our additions by implementing these on a GELLO system with a Franka Panda arm as the follower robot, performing a user study, and comparing the performance of policies trained with and without force information on a range of simulated and real dexterous manipulation tasks. Qualitatively, users with robotics experience preferred our controller, and the addition of force inputs improved task success on the majority of tasks.