Open TeleDex: A Hardware-Agnostic Teleoperation System for Imitation Learning based Dexterous Manipulation

📄 arXiv: 2510.14771v1 📥 PDF

作者: Xu Chi, Chao Zhang, Yang Su, Lingfeng Dou, Fujia Yang, Jiakuo Zhao, Haoyu Zhou, Xiaoyou Jia, Yong Zhou, Shan An

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-16

备注: 17 pages

💡 一句话要点

Open TeleDex：一个硬件无关的灵巧操作模仿学习遥操作系统

🎯 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 模仿学习 机器人操作 灵巧手 数据采集

📋 核心要点

  1. 现有遥操作系统难以在异构机器人平台上保证高精度示教数据采集，限制了模仿学习的应用。
  2. Open TeleDex通过统一的遥操作框架，支持任意机械臂、灵巧手和输入设备，解决异构性问题。
  3. 提出的手部姿态重定向算法增强了系统互操作性，实验验证了其在不同硬件上的有效性。

📝 摘要（中文）

精确和高保真的示教数据采集是部署机器人模仿学习（IL）系统的关键瓶颈，尤其是在处理异构机器人平台时。现有的遥操作系统通常无法保证跨多种遥操作设备的高精度数据收集。为了解决这个问题，我们开发了Open TeleDex，这是一个为示教数据收集而设计的统一遥操作框架。Open TeleDex专门应对TripleAny挑战，无缝支持任何机械臂、任何灵巧手和任何外部输入设备。此外，我们提出了一种新颖的手部姿态重定向算法，显著提高了Open TeleDex的互操作性，使其能够与更广泛的异构主从设备实现稳健和精确的兼容。Open TeleDex为一个高质量、公开可用的平台奠定了基础，加速了复杂机器人操作和IL领域的学术研究和工业发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有遥操作系统在异构机器人平台上的数据采集精度不足，难以支持高质量的模仿学习。不同类型的机械臂、灵巧手和输入设备之间的兼容性差，导致数据采集过程复杂且效率低下。此外，缺乏统一的平台和算法来处理不同硬件设备之间的差异，阻碍了机器人操作和模仿学习领域的发展。

核心思路：Open TeleDex的核心思路是构建一个硬件无关的遥操作框架，通过统一的接口和算法，实现对各种机械臂、灵巧手和输入设备的兼容。通过手部姿态重定向算法，将不同主从设备的手部姿态映射到统一的坐标系下，从而提高数据采集的精度和效率。

技术框架：Open TeleDex的整体框架包括三个主要模块：输入设备接口模块、手部姿态重定向模块和机器人控制模块。输入设备接口模块负责接收来自各种输入设备的数据，并将其转换为统一的格式。手部姿态重定向模块利用提出的算法，将主设备的手部姿态映射到从设备的手部姿态。机器人控制模块根据重定向后的姿态数据，控制机械臂和灵巧手执行相应的动作。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个硬件无关的遥操作框架，能够支持各种机械臂、灵巧手和输入设备。此外，提出的手部姿态重定向算法能够有效地解决异构设备之间的姿态映射问题，提高了数据采集的精度和效率。与现有方法相比，Open TeleDex具有更强的通用性和可扩展性。

关键设计：手部姿态重定向算法是关键设计之一。具体实现细节未知，但可以推测其可能采用了基于优化的方法，通过最小化主从设备之间的姿态差异来获得最佳的映射关系。此外，框架的模块化设计也使得系统易于扩展和维护。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但根据摘要无法得知。

📊 实验亮点

摘要中提到，该系统能够无缝支持任何机械臂、任何灵巧手和任何外部输入设备，并显著提高了互操作性。具体性能数据和对比基线未知，但可以推测，通过手部姿态重定向算法，Open TeleDex在数据采集精度和效率方面优于现有的遥操作系统。具体的提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

Open TeleDex可应用于各种需要精确遥操作的场景，如远程医疗、危险环境下的机器人操作、工业自动化等。该系统能够降低数据采集的成本和难度，加速模仿学习在机器人领域的应用。此外，作为一个开源平台，Open TeleDex可以促进学术界和工业界在机器人操作和模仿学习方面的合作与创新。

📄 摘要（原文）

Accurate and high-fidelity demonstration data acquisition is a critical bottleneck for deploying robot Imitation Learning (IL) systems, particularly when dealing with heterogeneous robotic platforms. Existing teleoperation systems often fail to guarantee high-precision data collection across diverse types of teleoperation devices. To address this, we developed Open TeleDex, a unified teleoperation framework engineered for demonstration data collection. Open TeleDex specifically tackles the TripleAny challenge, seamlessly supporting any robotic arm, any dexterous hand, and any external input device. Furthermore, we propose a novel hand pose retargeting algorithm that significantly boosts the interoperability of Open TeleDex, enabling robust and accurate compatibility with an even wider spectrum of heterogeneous master and slave equipment. Open TeleDex establishes a foundational, high-quality, and publicly available platform for accelerating both academic research and industry development in complex robotic manipulation and IL.