MV-UMI: A Scalable Multi-View Interface for Cross-Embodiment Learning

📄 arXiv: 2509.18757v1 📥 PDF

作者: Omar Rayyan, John Abanes, Mahmoud Hafez, Anthony Tzes, Fares Abu-Dakka

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-23

备注: For project website and videos, see https https://mv-umi.github.io

💡 一句话要点

MV-UMI：用于跨具身学习的可扩展多视角交互界面

🎯 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) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 模仿学习 机器人操作 多视角学习 跨具身学习 手持夹爪 数据增强 领域自适应

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习依赖特定机器人形态的数据集，收集成本高且缺乏泛化性。
  2. MV-UMI框架融合第三人称视角与第一人称视角，弥补场景上下文信息不足。
  3. 实验表明，MV-UMI在需要场景理解的任务中性能提升约47%，扩展了任务范围。

📝 摘要（中文）

近来，模仿学习在开发鲁棒的机器人操作策略方面展现出巨大的潜力。然而，这种潜力取决于多样化、高质量数据集的可用性，而这些数据集的收集不仅具有挑战性和高成本，而且通常局限于特定的机器人形态。便携式手持夹爪最近作为传统机器人遥操作方法的直观且可扩展的替代方案出现，用于数据收集。然而，它们仅仅依赖于第一人称视角的手腕摄像头，这通常限制了对足够场景上下文的捕捉。在本文中，我们提出了MV-UMI（多视角通用操作界面），该框架集成了第三人称视角和自我中心摄像头，以克服这一限制。这种集成减轻了人类演示和机器人部署之间的领域转移，保留了手持数据收集设备的跨具身优势。我们的实验结果，包括一项消融研究，表明我们的MV-UMI框架在需要广泛场景理解的子任务中，在3个任务中提高了约47%的性能，证实了我们的方法在扩展可以使用手持夹爪系统学习的可行操作任务范围方面的有效性，而不会损害此类系统固有的跨具身优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有模仿学习方法依赖于特定机器人形态的数据集，这些数据集的收集成本高昂且难以泛化到其他机器人形态。手持夹爪作为一种数据收集方式，虽然具有跨具身优势，但仅依赖第一人称视角，导致场景上下文信息不足，限制了可学习的任务范围。

核心思路：MV-UMI的核心思路是通过融合第三人称视角来增强手持夹爪的数据收集能力，从而弥补第一人称视角的局限性。通过提供更全面的场景信息，减少人类演示和机器人部署之间的领域差异，提升模仿学习的性能和泛化能力。

技术框架：MV-UMI框架包含一个手持夹爪，一个腕部安装的第一人称摄像头，以及一个额外的第三人称摄像头。数据收集过程中，同时记录来自两个摄像头的视频流。在训练阶段，可以使用融合后的多视角数据训练模仿学习模型。该框架旨在无缝集成到现有的模仿学习流程中，无需对底层算法进行重大修改。

关键创新：MV-UMI的关键创新在于多视角融合的数据采集方式。通过结合第一人称和第三人称视角，系统能够捕捉更丰富的场景信息，从而提高模仿学习模型的性能和泛化能力。这种方法保留了手持夹爪的跨具身优势，同时扩展了可学习的任务范围。

关键设计：论文中没有详细描述具体的网络结构或损失函数，但强调了多视角数据融合的重要性。第三人称摄像头的具体参数设置（例如，位置、角度、分辨率）可能需要根据具体的应用场景进行调整。未来的工作可以探索不同的多视角融合策略，例如，使用注意力机制来动态地加权不同视角的信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，MV-UMI框架在需要广泛场景理解的子任务中，性能提升约47%。消融实验验证了第三人称视角对性能提升的贡献。该框架在三个不同的任务上进行了测试，证明了其通用性和有效性。这些结果表明，MV-UMI能够显著扩展可以使用手持夹爪系统学习的可行操作任务范围。

🎯 应用场景

MV-UMI框架可应用于各种机器人操作任务，尤其是在需要广泛场景理解的复杂任务中，例如家庭服务机器人、工业自动化等。该框架降低了数据收集的成本和难度，促进了模仿学习在机器人领域的广泛应用，并为开发更智能、更灵活的机器人系统奠定了基础。

📄 摘要（原文）

Recent advances in imitation learning have shown great promise for developing robust robot manipulation policies from demonstrations. However, this promise is contingent on the availability of diverse, high-quality datasets, which are not only challenging and costly to collect but are often constrained to a specific robot embodiment. Portable handheld grippers have recently emerged as intuitive and scalable alternatives to traditional robotic teleoperation methods for data collection. However, their reliance solely on first-person view wrist-mounted cameras often creates limitations in capturing sufficient scene contexts. In this paper, we present MV-UMI (Multi-View Universal Manipulation Interface), a framework that integrates a third-person perspective with the egocentric camera to overcome this limitation. This integration mitigates domain shifts between human demonstration and robot deployment, preserving the cross-embodiment advantages of handheld data-collection devices. Our experimental results, including an ablation study, demonstrate that our MV-UMI framework improves performance in sub-tasks requiring broad scene understanding by approximately 47% across 3 tasks, confirming the effectiveness of our approach in expanding the range of feasible manipulation tasks that can be learned using handheld gripper systems, without compromising the cross-embodiment advantages inherent to such systems.