MotionTrans: Human VR Data Enable Motion-Level Learning for Robotic Manipulation Policies
作者: Chengbo Yuan, Rui Zhou, Mengzhen Liu, Yingdong Hu, Shengjie Wang, Li Yi, Chuan Wen, Shanghang Zhang, Yang Gao
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-22
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
MotionTrans：利用人类VR数据实现机器人操作策略的运动级学习
🎯 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)
关键词: 机器人操作 模仿学习 人机协同训练 运动级学习 VR数据 迁移学习 Transformer网络
📋 核心要点
- 现有机器人模仿学习受限于真实机器人数据规模，难以学习复杂的运动技能。
- MotionTrans框架通过人机协同训练，将人类VR数据中的运动知识迁移到机器人策略中。
- 实验表明，MotionTrans显著提升了机器人操作的零样本成功率和预训练-微调性能。
📝 摘要（中文）
模仿学习中，真实机器人数据的规模是关键瓶颈，导致需要使用辅助数据进行策略训练。虽然图像或语言理解等机器人操作的其他方面可以从互联网数据集学习，但获取运动知识仍然具有挑战性。人类数据具有丰富的操作行为多样性，为实现这一目标提供了宝贵的资源。本文通过多任务人机协同训练，系统地探索了人类数据在运动级学习方面的潜力。我们提出了MotionTrans框架，包括数据收集系统、人类数据转换流程和加权协同训练策略。通过同时协同训练30个人机任务，我们直接将13个任务的运动从人类数据转移到可部署的端到端机器人策略。值得注意的是，9个任务以零样本方式实现了显著的成功率。MotionTrans还显著提高了预训练-微调性能（+40%成功率）。通过消融研究，我们还确定了成功进行运动学习的关键因素：与机器人数据进行协同训练以及广泛的任务相关运动覆盖。这些发现释放了从人类数据进行运动级学习的潜力，为有效利用人类数据训练机器人操作策略提供了见解。所有数据、代码和模型权重均已开源。
🔬 方法详解
问题定义：机器人模仿学习面临真实数据匮乏的挑战，尤其是在学习复杂的运动技能方面。现有方法难以有效利用人类数据中蕴含的丰富运动知识，无法直接将人类的运动技能迁移到机器人上。因此，如何利用人类数据进行运动级别的学习，提升机器人操作策略的性能，是本文要解决的核心问题。
核心思路：本文的核心思路是通过人机协同训练，将人类VR数据中的运动知识迁移到机器人策略中。通过构建一个包含数据收集、数据转换和协同训练的完整框架，使得机器人能够从人类数据中学习到新的运动模式，从而提升其操作能力。这种方法充分利用了人类数据在运动多样性方面的优势，弥补了机器人数据规模的不足。
技术框架：MotionTrans框架主要包含三个模块：1) 数据收集系统：用于收集人类VR操作数据和机器人操作数据；2) 人类数据转换流程：将人类VR数据转换为机器人可用的格式，包括运动轨迹、姿态等；3) 加权协同训练策略：设计一种加权损失函数，平衡人类数据和机器人数据在训练过程中的贡献，使得机器人能够更好地学习人类的运动技能。
关键创新：MotionTrans的关键创新在于提出了一种运动级别的迁移学习方法，能够直接将人类的运动技能迁移到机器人上。与以往方法不同，MotionTrans不仅仅是利用人类数据进行预训练或辅助训练，而是直接学习人类的运动模式，并将其应用于机器人操作中。这种方法能够显著提升机器人的零样本学习能力和泛化能力。
关键设计：在加权协同训练策略中，采用了动态权重调整机制，根据人类数据和机器人数据的训练效果，自动调整其在损失函数中的权重。此外，还设计了一种运动相似度度量方法，用于评估人类运动和机器人运动之间的相似性，从而选择合适的运动进行迁移。网络结构方面，采用了Transformer网络作为策略网络，能够更好地捕捉运动序列中的时序关系。
📊 实验亮点
MotionTrans在30个人机协同训练任务中，成功地将13个任务的运动从人类数据迁移到机器人策略，其中9个任务以零样本方式实现了显著的成功率。与传统的预训练-微调方法相比，MotionTrans显著提高了性能（+40%成功率）。消融研究表明，与机器人数据进行协同训练以及广泛的任务相关运动覆盖是成功进行运动学习的关键因素。
🎯 应用场景
MotionTrans框架具有广泛的应用前景，可应用于工业自动化、医疗康复、家庭服务等领域。例如，在工业自动化中，可以利用人类专家的操作数据，快速训练机器人完成复杂的装配任务。在医疗康复领域，可以利用康复师的指导数据，帮助患者进行康复训练。在家庭服务领域，可以利用人类的日常操作数据，训练机器人完成家务任务。该研究有望推动机器人技术的普及和应用。
📄 摘要（原文）
Scaling real robot data is a key bottleneck in imitation learning, leading to the use of auxiliary data for policy training. While other aspects of robotic manipulation such as image or language understanding may be learned from internet-based datasets, acquiring motion knowledge remains challenging. Human data, with its rich diversity of manipulation behaviors, offers a valuable resource for this purpose. While previous works show that using human data can bring benefits, such as improving robustness and training efficiency, it remains unclear whether it can realize its greatest advantage: enabling robot policies to directly learn new motions for task completion. In this paper, we systematically explore this potential through multi-task human-robot cotraining. We introduce MotionTrans, a framework that includes a data collection system, a human data transformation pipeline, and a weighted cotraining strategy. By cotraining 30 human-robot tasks simultaneously, we direcly transfer motions of 13 tasks from human data to deployable end-to-end robot policies. Notably, 9 tasks achieve non-trivial success rates in zero-shot manner. MotionTrans also significantly enhances pretraining-finetuning performance (+40% success rate). Through ablation study, we also identify key factors for successful motion learning: cotraining with robot data and broad task-related motion coverage. These findings unlock the potential of motion-level learning from human data, offering insights into its effective use for training robotic manipulation policies. All data, code, and model weights are open-sourced https://motiontrans.github.io/.