Prometheus: Universal, Open-Source Mocap-Based Teleoperation System with Force Feedback for Dataset Collection in Robot Learning

📄 arXiv: 2510.01023v1 📥 PDF

作者: S. Satsevich, A. Bazhenov, S. Egorov, A. Erkhov, M. Gromakov, A. Fedoseev, D. Tsetserukou

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-01

💡 一句话要点

Prometheus：基于动捕和力反馈的通用开源遥操作系统，用于机器人学习数据集采集

🎯 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: 遥操作 力反馈 机器人学习 模仿学习 数据集采集

📋 核心要点

  1. 现有遥操作系统成本高昂，限制了其在机器人学习数据收集中的应用，尤其是在模仿学习领域。
  2. 该系统利用低成本的HTC Vive Tracker和定制的力反馈控制器，实现了经济高效的遥操作。
  3. 实验表明，该系统提高了任务成功率，为大规模模仿学习数据收集提供了一种可行的低成本方案。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新型的具有力反馈的遥操作系统，该系统利用消费级的HTC Vive Trackers 2.0。该系统集成了定制的控制器、UR3机械臂和一个配备定制设计的Robotiq夹爪，以确保嵌入式力传感器上的均匀压力分布。实时压缩力数据被传输到控制器，使操作员能够感知施加到物体的抓取力。实验结果表明，该系统提高了任务成功率，并为大规模模仿学习数据收集提供了一种低成本的解决方案，且不影响经济性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人学习中，特别是模仿学习中，高质量数据集获取成本高昂的问题。现有的遥操作系统通常依赖于昂贵的专业设备，限制了其在大规模数据收集中的应用。因此，需要一种低成本、高效率的遥操作系统，以便能够经济地收集大量高质量的机器人操作数据。

核心思路：论文的核心思路是利用消费级的虚拟现实设备（HTC Vive Trackers 2.0）和定制的力反馈控制器，构建一个低成本的遥操作系统。通过将操作员的动作映射到机械臂，并利用力反馈将机械臂的抓取力传递给操作员，从而实现直观、高效的机器人控制。

技术框架：该系统主要由以下几个模块组成：1) 操作员跟踪模块：使用HTC Vive Trackers 2.0跟踪操作员的手部动作。2) 控制器模块：定制的控制器将操作员的动作转换为机械臂的控制指令，并将力反馈信息传递给操作员。3) 机械臂模块：UR3机械臂执行操作员的指令，并与Robotiq夹爪进行交互。4) 力反馈模块：Robotiq夹爪配备定制设计的指尖，以确保均匀的压力分布，并使用嵌入式力传感器测量抓取力，然后将力数据传输到控制器。

关键创新：该系统的关键创新在于：1) 利用低成本的消费级VR设备实现高精度的动作跟踪。2) 设计了定制的力反馈控制器，能够将机械臂的抓取力传递给操作员，增强操作的直观性和精确性。3) 优化了夹爪设计，确保力传感器能够准确测量抓取力。

关键设计：该系统采用PID控制器来控制机械臂的运动，并使用卡尔曼滤波器来平滑力反馈数据。定制的控制器采用人体工程学设计，以提高操作员的舒适度和控制精度。夹爪的指尖采用柔性材料，以适应不同形状的物体，并确保均匀的压力分布。

📊 实验亮点

实验结果表明，该系统能够显著提高任务成功率，并为大规模模仿学习数据收集提供了一种低成本的解决方案。具体性能数据未知，但论文强调了其在不牺牲经济性的前提下，提升了任务完成的效率和质量。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人学习领域，尤其是在模仿学习、强化学习等需要大量数据的任务中。该系统可以用于收集各种操作任务的数据，例如物体抓取、装配、操作工具等。此外，该系统还可以应用于远程医疗、危险环境操作等领域，提高操作的安全性和效率。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel teleoperation system with force feedback, utilizing consumer-grade HTC Vive Trackers 2.0. The system integrates a custom-built controller, a UR3 robotic arm, and a Robotiq gripper equipped with custom-designed fingers to ensure uniform pressure distribution on an embedded force sensor. Real-time compression force data is transmitted to the controller, enabling operators to perceive the gripping force applied to objects. Experimental results demonstrate that the system enhances task success rates and provides a low-cost solution for large-scale imitation learning data collection without compromising affordability.