LeVR: A Modular VR Teleoperation Framework for Imitation Learning in Dexterous Manipulation

📄 arXiv: 2509.14349v1 📥 PDF

作者: Zhengyang Kris Weng, Matthew L. Elwin, Han Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-17

💡 一句话要点

LeVR：用于灵巧操作模仿学习的模块化VR遥操作框架

🎯 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: VR遥操作 机器人模仿学习 灵巧操作 数据收集 模块化框架

📋 核心要点

  1. 现有机器人模仿学习系统在数据采集方面存在局限性，特别是对于灵巧操作任务，VR遥操作的易用性和鲁棒性有待提高。
  2. LeVR框架通过模块化设计，提供直观且鲁棒的VR遥操作界面，并与LeRobot模仿学习框架无缝集成，简化数据收集和策略训练流程。
  3. LeVR通过开源实现LeFranX，验证了其在Franka FER手臂和RobotEra XHand上的有效性，并发布了包含100个专家演示的数据集。

📝 摘要（中文）

本文介绍LeVR，一个模块化软件框架，旨在弥合机器人模仿学习中的两个关键差距。首先，它为使用机器人手臂和灵巧手的数据收集提供了强大而直观的虚拟现实（VR）遥操作，解决了现有系统中的一个常见限制。其次，它与强大的LeRobot模仿学习（IL）框架原生集成，从而可以使用基于VR的遥操作数据并简化演示收集过程。为了演示LeVR，我们发布了LeFranX，这是一个用于Franka FER手臂和RobotEra XHand的开源实现，这两个都是广泛使用的研究平台。LeFranX提供了从数据收集到真实世界策略部署的无缝端到端工作流程。我们通过收集包含100个专家演示的公共数据集来验证我们的系统，并使用它成功地微调了最先进的视觉运动策略。我们提供开源框架、实现和数据集，以加速机器人社区的IL研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人模仿学习，尤其是在灵巧操作领域，面临数据收集的挑战。传统的遥操作方法往往不够直观和鲁棒，难以收集高质量的专家演示数据。这限制了模仿学习算法的性能和泛化能力。

核心思路：LeVR的核心思路是利用VR技术提供更直观、更自然的遥操作界面，从而简化数据收集过程。通过模块化设计，LeVR可以灵活地与不同的机器人平台和模仿学习算法集成，实现端到端的解决方案。

技术框架：LeVR框架包含以下主要模块：VR遥操作界面，用于捕捉操作者的动作；机器人控制模块，将VR动作映射到机器人关节空间；数据记录模块，用于记录机器人状态和操作者动作；以及LeRobot集成模块，用于将收集到的数据用于模仿学习算法的训练。LeVR提供了一个完整的流程，从数据收集到策略部署。

关键创新：LeVR的关键创新在于其模块化设计和与LeRobot框架的无缝集成。模块化设计使得LeVR可以轻松地适应不同的机器人平台和任务需求。与LeRobot的集成简化了模仿学习流程，使得研究人员可以专注于算法的改进，而不是数据收集的繁琐过程。

关键设计：LeVR的关键设计包括：使用VR手柄进行直观的姿态控制；采用运动学逆解算法将VR手柄的运动转化为机器人关节角度；设计数据记录格式，方便后续的模仿学习算法使用；以及提供易于使用的API，方便用户自定义控制策略和数据处理流程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LeVR通过收集包含100个专家演示的公共数据集，成功地微调了最先进的视觉运动策略。实验结果表明，使用LeVR收集的数据可以显著提高模仿学习算法的性能。此外，LeVR的开源实现LeFranX提供了一个完整的端到端工作流程，方便研究人员快速搭建和验证自己的模仿学习算法。

🎯 应用场景

LeVR框架可广泛应用于各种需要灵巧操作的机器人任务，例如装配、抓取、操作工具等。该框架可以加速机器人模仿学习的研究和应用，降低机器人编程的难度，使得机器人能够更好地适应复杂和动态的环境。未来，LeVR可以扩展到更多类型的机器人平台和任务，并与其他感知和规划算法相结合，实现更智能的机器人系统。

📄 摘要（原文）

We introduce LeVR, a modular software framework designed to bridge two critical gaps in robotic imitation learning. First, it provides robust and intuitive virtual reality (VR) teleoperation for data collection using robot arms paired with dexterous hands, addressing a common limitation in existing systems. Second, it natively integrates with the powerful LeRobot imitation learning (IL) framework, enabling the use of VR-based teleoperation data and streamlining the demonstration collection process. To demonstrate LeVR, we release LeFranX, an open-source implementation for the Franka FER arm and RobotEra XHand, two widely used research platforms. LeFranX delivers a seamless, end-to-end workflow from data collection to real-world policy deployment. We validate our system by collecting a public dataset of 100 expert demonstrations and use it to successfully fine-tune state-of-the-art visuomotor policies. We provide our open-source framework, implementation, and dataset to accelerate IL research for the robotics community.