From Human Hands to Robot Arms: Manipulation Skills Transfer via Trajectory Alignment

📄 arXiv: 2510.00491v1 📥 PDF

作者: Han Zhou, Jinjin Cao, Liyuan Ma, Xueji Fang, Guo-jun Qi

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-01

💡 一句话要点

Traj2Action：通过轨迹对齐实现人手操作技能向机器人手臂的迁移

🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 机器人操作 技能迁移 轨迹对齐 模仿学习 人机协作

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作技能学习严重依赖昂贵且难以扩展的遥操作演示，限制了机器人学习多样化技能。
  2. Traj2Action通过将人类和机器人的操作轨迹对齐到统一的3D空间，弥合了人机形态差异，实现知识迁移。
  3. 在真实Franka机器人实验中，Traj2Action在短程和长程任务上分别提升了27%和22.25%的性能。

📝 摘要（中文）

真实世界机器人学习多样化操作技能严重受限于依赖昂贵且难以扩展的遥操作演示。虽然人类视频提供了一种可扩展的替代方案，但人类和机器人形态之间的巨大差异从根本上阻碍了操作知识的有效转移。为了解决这一挑战并促进从人类到机器人的技能转移，我们引入了Traj2Action，这是一个新颖的框架，它通过使用操作端点的3D轨迹作为统一的中间表示来弥合这种形态差异，然后将嵌入在该轨迹中的操作知识转移到机器人的动作。我们的策略首先学习生成一个粗略的轨迹，通过利用人类和机器人的数据来形成一个高层次的运动计划。然后，该计划在一个协同去噪框架内调节精确的、机器人特定的动作（例如，方向和夹持器状态）的合成。在Franka机器人上进行的大量真实世界实验表明，Traj2Action在短程和长程真实世界任务上的性能比$π_0$基线提高了高达27%和22.25%，并且随着人类数据在机器人策略学习中的扩展，实现了显著的收益。我们的项目网站，包含代码和视频演示，可在https://anonymous.4open.science/w/Traj2Action-4A45/上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作技能学习中，依赖昂贵遥操作数据，以及人类视频数据因人机形态差异难以直接迁移的问题。现有方法难以有效利用人类视频数据，限制了机器人技能学习的效率和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是将人类操作技能的3D轨迹作为中间表示，通过轨迹对齐的方式，将人类的操作知识迁移到机器人。这种方法解耦了人机形态差异，使得机器人可以学习人类的操作策略。

技术框架：Traj2Action框架包含两个主要阶段：1) 轨迹生成：利用人类和机器人数据学习生成粗略的3D轨迹，作为高层运动规划。2) 动作合成：基于生成的轨迹，通过协同去噪框架，合成精确的、机器人特定的动作，包括方向和夹持器状态。

关键创新：该方法最重要的创新点在于使用3D轨迹作为人机技能迁移的桥梁，有效解决了人机形态差异带来的挑战。通过轨迹对齐，可以将人类的操作知识转化为机器人可执行的动作。与现有方法相比，Traj2Action能够更有效地利用人类视频数据，提升机器人技能学习的效率和泛化能力。

关键设计：在轨迹生成阶段，论文可能使用了模仿学习或强化学习等方法，学习从人类和机器人数据中生成轨迹。在动作合成阶段，协同去噪框架可能包含两个去噪网络，分别负责生成机器人的方向和夹持器状态。损失函数可能包含轨迹相似性损失、动作平滑性损失等，以保证生成的轨迹和动作的质量。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述（未知）。

📊 实验亮点

Traj2Action在真实Franka机器人实验中表现出色，在短程和长程真实世界任务上的性能比$π_0$基线分别提高了高达27%和22.25%。实验结果表明，该方法能够有效利用人类视频数据，显著提升机器人策略学习的性能，尤其是在人类数据规模较大时，收益更为明显。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过利用人类的操作经验，可以快速训练机器人完成复杂的任务，降低开发成本，提高机器人的智能化水平。未来，该方法有望推广到更多类型的机器人和操作任务中。

📄 摘要（原文）

Learning diverse manipulation skills for real-world robots is severely bottlenecked by the reliance on costly and hard-to-scale teleoperated demonstrations. While human videos offer a scalable alternative, effectively transferring manipulation knowledge is fundamentally hindered by the significant morphological gap between human and robotic embodiments. To address this challenge and facilitate skill transfer from human to robot, we introduce Traj2Action,a novel framework that bridges this embodiment gap by using the 3D trajectory of the operational endpoint as a unified intermediate representation, and then transfers the manipulation knowledge embedded in this trajectory to the robot's actions. Our policy first learns to generate a coarse trajectory, which forms an high-level motion plan by leveraging both human and robot data. This plan then conditions the synthesis of precise, robot-specific actions (e.g., orientation and gripper state) within a co-denoising framework. Extensive real-world experiments on a Franka robot demonstrate that Traj2Action boosts the performance by up to 27% and 22.25% over $π_0$ baseline on short- and long-horizon real-world tasks, and achieves significant gains as human data scales in robot policy learning. Our project website, featuring code and video demonstrations, is available at https://anonymous.4open.science/w/Traj2Action-4A45/.