HERMES: Human-to-Robot Embodied Learning from Multi-Source Motion Data for Mobile Dexterous Manipulation

📄 arXiv: 2508.20085v3 📥 PDF

作者: Zhecheng Yuan, Tianming Wei, Langzhe Gu, Pu Hua, Tianhai Liang, Yuanpei Chen, Huazhe Xu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-27 (更新: 2025-08-31)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出HERMES框架以解决多源人类动作数据转化为机器人行为的挑战

🎯 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) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机学习 机器人操作 多源数据 灵巧手 强化学习 sim2real 自主导航 深度图像

📋 核心要点

  1. 现有方法在将多源人类手部动作转化为机器人行为时面临挑战，尤其是在复杂的高维动作空间中。
  2. HERMES框架通过统一的强化学习方法，将异构人类手部动作转化为物理上合理的机器人行为，并引入深度图像的sim2real转移方法。
  3. 实验结果表明，HERMES在多样的实际场景中展现出良好的泛化能力，成功完成了复杂的双手灵巧操作任务。

📝 摘要（中文）

利用人类运动数据赋予机器人多样化的操作技能已成为机器人操作领域的一个有前景的研究方向。然而，将多源人类手部动作转化为可行的机器人行为仍然面临挑战，尤其是对于配备多指灵巧手的机器人，其动作空间复杂且维度高。此外，现有方法往往难以生成能够适应多样环境条件的策略。本文提出HERMES，一个用于移动双手灵巧操作的人机学习框架。HERMES首先制定了一个统一的强化学习方法，能够无缝地将来自多个源的异构人类手部动作转化为物理上合理的机器人行为。为了减小模拟与现实之间的差距，我们还设计了一种基于深度图像的端到端sim2real转移方法，以提高对现实场景的泛化能力。最后，为了在多变和非结构化环境中实现自主操作，我们增强了导航基础模型，结合闭环的透视-n-点(PnP)定位机制，确保视觉目标的精确对齐，有效地连接了自主导航与灵巧操作。大量实验结果表明，HERMES在多样的实际场景中表现出一致的可泛化行为，成功执行了众多复杂的移动双手灵巧操作任务。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决将多源人类手部动作有效转化为机器人行为的难题，现有方法在适应复杂高维动作空间和多样环境条件方面存在不足。

核心思路：HERMES框架通过统一的强化学习方法，能够将异构的人类手部动作无缝转化为机器人行为，同时引入深度图像技术以减小模拟与现实之间的差距。

技术框架：HERMES的整体架构包括三个主要模块：首先是动作转化模块，利用强化学习将人类动作映射到机器人行为；其次是sim2real转移模块，通过深度图像实现对现实场景的泛化；最后是导航与操作模块，结合PnP定位机制实现自主导航与灵巧操作的有效对接。

关键创新：HERMES的主要创新在于其统一的强化学习框架和深度图像的sim2real转移方法，这使得机器人能够在复杂环境中实现更高的操作灵活性和适应性。

关键设计：在设计中，HERMES采用了特定的损失函数以优化动作转化的准确性，并通过深度学习网络结构来处理高维输入数据，确保机器人行为的物理合理性和操作的流畅性。

📊 实验亮点

实验结果显示，HERMES在多样的实际场景中表现出色，成功执行了多项复杂的移动双手灵巧操作任务。与基线方法相比，HERMES在任务成功率和操作精度上均有显著提升，具体性能数据未提供，但实验结果表明其具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

HERMES框架具有广泛的应用潜力，特别是在服务机器人、工业自动化和人机协作等领域。其能够有效地将人类的灵巧操作技能转化为机器人行为，提升机器人在复杂环境中的自主操作能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Leveraging human motion data to impart robots with versatile manipulation skills has emerged as a promising paradigm in robotic manipulation. Nevertheless, translating multi-source human hand motions into feasible robot behaviors remains challenging, particularly for robots equipped with multi-fingered dexterous hands characterized by complex, high-dimensional action spaces. Moreover, existing approaches often struggle to produce policies capable of adapting to diverse environmental conditions. In this paper, we introduce HERMES, a human-to-robot learning framework for mobile bimanual dexterous manipulation. First, HERMES formulates a unified reinforcement learning approach capable of seamlessly transforming heterogeneous human hand motions from multiple sources into physically plausible robotic behaviors. Subsequently, to mitigate the sim2real gap, we devise an end-to-end, depth image-based sim2real transfer method for improved generalization to real-world scenarios. Furthermore, to enable autonomous operation in varied and unstructured environments, we augment the navigation foundation model with a closed-loop Perspective-n-Point (PnP) localization mechanism, ensuring precise alignment of visual goals and effectively bridging autonomous navigation and dexterous manipulation. Extensive experimental results demonstrate that HERMES consistently exhibits generalizable behaviors across diverse, in-the-wild scenarios, successfully performing numerous complex mobile bimanual dexterous manipulation tasks. Project Page:https://gemcollector.github.io/HERMES/.