BEAVR: Bimanual, multi-Embodiment, Accessible, Virtual Reality Teleoperation System for Robots

📄 arXiv: 2508.09606v1 📥 PDF

作者: Alejandro Posadas-Nava, Alejandro Carrasco, Richard Linares

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-08-13

备注: Accepted for presentation on ICCR Kyoto 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出BEAVR以解决机器人远程操作的实时性与兼容性问题

🎯 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: 虚拟现实 远程操作 机器人系统 实时控制 多模态数据 开源平台 灵巧操作

📋 核心要点

  1. 现有的机器人远程操作系统在实时性和多样性方面存在不足，难以满足复杂任务的需求。
  2. BEAVR通过开放源代码和模块化设计，提供了一个灵活的VR远程操作平台，支持多种机器人类型的集成。
  3. 实验结果表明，BEAVR在多种操作任务中表现出色，延迟低于35毫秒，且与主流策略兼容性良好。

📝 摘要（中文）

BEAVR是一个开源的双手、多具身虚拟现实（VR）远程操作系统，旨在统一异构机器人平台的实时控制、数据记录和策略学习。该系统支持使用普通VR硬件进行实时灵巧操作，能够与从7自由度操纵器到全身人形机器人等多种机器人模块化集成，并直接在LeRobot数据集架构中记录同步的多模态演示。BEAVR采用零拷贝流架构，延迟低于35毫秒，并实现了可扩展推理的异步“思考-行动”控制循环，具有优化的实时多机器人操作的灵活网络API。我们在多种操作任务中对BEAVR进行了基准测试，并展示了其与领先的视觉运动策略（如ACT、DiffusionPolicy和SmolVLA）的兼容性。所有代码和数据集均已公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有机器人远程操作系统在实时性和兼容性方面的不足，尤其是在多种机器人平台之间的控制和数据记录的统一性问题。

核心思路：BEAVR的核心思路是通过开放源代码和模块化设计，利用普通VR硬件实现灵巧的实时远程操作，支持异构机器人平台的集成与操作。

技术框架：BEAVR的整体架构包括实时控制模块、数据记录模块和策略学习模块。系统采用零拷贝流架构，确保低延迟，并通过异步“思考-行动”控制循环实现可扩展推理。

关键创新：BEAVR的主要创新在于其零拷贝流架构和异步控制循环，这使得系统能够在多机器人操作中实现低延迟和高效的实时响应，显著提升了操作的灵活性和效率。

关键设计：在设计中，BEAVR采用了优化的网络API，以支持实时多机器人操作，并在数据记录中使用LeRobot数据集架构，确保多模态演示的同步性。

📊 实验亮点

在多种操作任务中，BEAVR的延迟低于35毫秒，显著优于现有系统。此外，BEAVR与主流视觉运动策略如ACT、DiffusionPolicy和SmolVLA的兼容性良好，展示了其在实际应用中的广泛适用性。

🎯 应用场景

BEAVR的潜在应用领域包括工业自动化、医疗机器人、服务机器人等多个领域。其灵活的设计和低延迟特性使得在复杂环境中进行精细操作成为可能，未来有望在智能制造和人机协作等场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

\textbf{BEAVR} is an open-source, bimanual, multi-embodiment Virtual Reality (VR) teleoperation system for robots, designed to unify real-time control, data recording, and policy learning across heterogeneous robotic platforms. BEAVR enables real-time, dexterous teleoperation using commodity VR hardware, supports modular integration with robots ranging from 7-DoF manipulators to full-body humanoids, and records synchronized multi-modal demonstrations directly in the LeRobot dataset schema. Our system features a zero-copy streaming architecture achieving $\leq$35\,ms latency, an asynchronous ``think--act'' control loop for scalable inference, and a flexible network API optimized for real-time, multi-robot operation. We benchmark BEAVR across diverse manipulation tasks and demonstrate its compatibility with leading visuomotor policies such as ACT, DiffusionPolicy, and SmolVLA. All code is publicly available, and datasets are released on Hugging Face\footnote{Code, datasets, and VR app available at https://github.com/ARCLab-MIT/BEAVR-Bot.