Learning from Watching: Scalable Extraction of Manipulation Trajectories from Human Videos

📄 arXiv: 2512.00024v1 📥 PDF

作者: X. Hu, G. Ye

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-11-03

备注: Accepted to RSS 2025 Workshop

💡 一句话要点

提出一种基于视频理解和点追踪的操纵轨迹提取方法，用于从人类视频中学习

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 机器人学习 模仿学习 视频理解 点追踪 操纵轨迹提取

📋 核心要点

  1. 现有机器人学习方法依赖昂贵的机器人平台和人工标注，限制了数据规模。
  2. 该方法结合视频理解模型和点追踪技术，从人类操纵视频中提取关键点轨迹。
  3. 实验表明，该方法能准确追踪关键点，为机器人学习提供大规模数据。

📝 摘要（中文）

为了训练大规模机器人模型，收集高质量数据通常依赖于真实的机器人平台，无论是遥操作还是脚本演示，这都非常耗时且成本高昂。为了扩展数据收集，许多研究人员转向利用在线可获得的人类操纵视频。然而，目前的方法主要集中在手部检测或物体姿态估计上，未能充分利用这些视频中蕴含的丰富交互线索。本文提出了一种新颖的方法，该方法结合了用于视频理解的大型基础模型和点追踪技术，以提取操纵过程中所有任务相关关键点的密集轨迹。这使得能够更全面地利用互联网规模的人类演示视频。实验结果表明，我们的方法可以准确地跟踪整个操纵过程中的关键点，为更具可扩展性和数据效率的机器人学习铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人学习的数据收集方法，如遥操作和脚本演示，成本高昂且难以扩展。虽然可以利用互联网上的人类操纵视频，但现有方法主要集中于手部检测或物体姿态估计，无法充分利用视频中蕴含的丰富交互信息，例如关键点的运动轨迹。

核心思路：该论文的核心思路是利用大型视频理解模型来识别视频中的关键点，并使用点追踪技术来跟踪这些关键点在整个操纵过程中的运动轨迹。通过提取这些密集的关键点轨迹，可以更全面地理解人类的操纵行为，从而为机器人学习提供更丰富的数据。

技术框架：该方法的技术框架主要包含两个阶段：首先，使用大型视频理解模型（具体模型未知）来检测和识别视频中的关键点。这些关键点是与操纵任务相关的，例如物体上的特定位置或手部的关节。其次，使用点追踪技术来跟踪这些关键点在视频帧之间的运动轨迹。通过连接这些轨迹，可以获得关键点在整个操纵过程中的密集运动信息。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将大型视频理解模型与点追踪技术相结合，从而能够从人类操纵视频中提取出密集的关键点轨迹。这与现有方法只关注手部检测或物体姿态估计形成了鲜明对比，能够更全面地利用视频中的信息。

关键设计：论文中没有详细说明关键参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推测，视频理解模型的选择和训练，以及点追踪算法的选择和参数调整，都会对最终的轨迹提取效果产生重要影响。具体的损失函数和网络结构未知。

📊 实验亮点

论文实验结果表明，该方法能够准确地跟踪整个操纵过程中的关键点。虽然论文中没有提供具体的性能数据或对比基线，但强调了该方法为更具可扩展性和数据效率的机器人学习铺平了道路。具体的提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人模仿学习、机器人技能学习、人机协作等领域。通过从大量人类操纵视频中学习，机器人可以更高效地掌握各种操作技能，从而降低机器人开发的成本和时间。此外，该方法还可以用于分析人类行为，例如运动分析和康复训练。

📄 摘要（原文）

Collecting high-quality data for training large-scale robotic models typically relies on real robot platforms, which is labor-intensive and costly, whether via teleoperation or scripted demonstrations. To scale data collection, many researchers have turned to leveraging human manipulation videos available online. However, current methods predominantly focus on hand detection or object pose estimation, failing to fully exploit the rich interaction cues embedded in these videos. In this work, we propose a novel approach that combines large foundation models for video understanding with point tracking techniques to extract dense trajectories of all task-relevant keypoints during manipulation. This enables more comprehensive utilization of Internet-scale human demonstration videos. Experimental results demonstrate that our method can accurately track keypoints throughout the entire manipulation process, paving the way for more scalable and data-efficient robot learning.