One-Shot Real-World Demonstration Synthesis for Scalable Bimanual Manipulation

📄 arXiv: 2512.09297v1 📥 PDF

作者: Huayi Zhou, Kui Jia

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-10

备注: under review

💡 一句话要点

BiDemoSyn：基于单样本真实演示合成可扩展的双臂操作数据

🎯 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: 双臂操作 模仿学习 数据合成 单样本学习 机器人学习

📋 核心要点

  1. 现有双臂操作学习方法依赖大量人工遥操作或受限于仿真与现实的差距，难以兼顾数据质量与效率。
  2. BiDemoSyn将任务分解为不变协调块和对象依赖调整，通过视觉对齐和轨迹优化，从单样本生成大量可行演示。
  3. 实验表明，基于BiDemoSyn数据训练的策略在不同物体姿态和形状下表现出强大的泛化能力，超越现有基线。

📝 摘要（中文）

学习灵巧的双臂操作策略严重依赖于大规模、高质量的演示数据，但现有方法面临固有的权衡：遥操作提供物理上可靠的数据，但劳动强度过高；基于仿真的合成可以高效扩展，但存在模拟到真实的差距。我们提出了BiDemoSyn，一个从单个真实世界示例中合成接触丰富、物理上可行的双臂演示的框架。其核心思想是将任务分解为不变的协调块和可变的、依赖于对象的调整，然后通过视觉引导的对齐和轻量级轨迹优化来调整它们。这使得在几个小时内生成数千个不同的、可行的演示成为可能，而无需重复遥操作或依赖不完善的仿真。在六个双臂任务中，我们表明在BiDemoSyn数据上训练的策略可以稳健地推广到新的对象姿势和形状，显著优于最近的基线。通过弥合效率和真实世界保真度之间的差距，BiDemoSyn为复杂的双臂操作的实际模仿学习提供了一条可扩展的路径，而不会影响物理基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决双臂操作模仿学习中，高质量演示数据获取困难的问题。现有方法，如遥操作，虽然能提供物理真实的交互数据，但成本高昂，难以扩展。而基于仿真的方法虽然高效，但由于模拟环境与真实环境的差异（sim-to-real gap），导致训练出的策略在真实世界中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是从单个真实世界的演示中，自动生成大量多样且物理可行的双臂操作演示数据。通过将任务分解为与对象无关的协调部分和与对象相关的调整部分，并利用视觉信息进行对齐和优化，从而实现从单样本到多样本的泛化。

技术框架：BiDemoSyn框架主要包含以下几个阶段：1) 任务分解：将原始演示分解为不变的协调块（例如，抓取、放置）和可变的、对象依赖的调整（例如，根据对象形状调整抓取位置）。2) 视觉引导对齐：利用视觉信息，将分解后的协调块和调整部分与新的对象姿态和形状进行对齐。3) 轨迹优化：对对齐后的轨迹进行轻量级的优化，以确保物理可行性和操作的流畅性。4) 数据生成：通过改变对象姿态和形状，重复上述过程，生成大量不同的演示数据。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种从单样本真实演示中合成大量多样且物理可行的双臂操作演示数据的方法。与传统的遥操作和仿真方法相比，BiDemoSyn能够在保证数据质量的同时，显著提高数据生成的效率。此外，通过将任务分解为不变部分和可变部分，并利用视觉信息进行对齐，BiDemoSyn能够更好地泛化到新的对象姿态和形状。

关键设计：在视觉引导对齐阶段，论文可能使用了基于视觉的位姿估计方法，例如使用深度相机获取对象的3D模型，并使用点云配准算法将原始演示中的对象与新的对象进行对齐。在轨迹优化阶段，可能使用了基于优化的运动规划方法，例如使用约束优化器来确保轨迹的物理可行性（例如，避免碰撞、满足关节力矩限制）。损失函数可能包括平滑性损失、接近目标损失和避免碰撞损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，在六个不同的双臂操作任务中，使用BiDemoSyn生成的数据训练的策略，在面对新的物体姿态和形状时，表现出显著的泛化能力，性能明显优于现有的基线方法。具体提升幅度未知，但摘要中明确指出是“significantly outperforming recent baselines”。

🎯 应用场景

BiDemoSyn为机器人双臂操作的模仿学习提供了一种高效且实用的数据生成方法，可广泛应用于工业自动化、家庭服务机器人等领域。例如，可以用于训练机器人完成装配、抓取、放置等复杂任务，提高机器人的灵活性和适应性。该方法降低了对大量人工演示的依赖，有望加速机器人技术在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Learning dexterous bimanual manipulation policies critically depends on large-scale, high-quality demonstrations, yet current paradigms face inherent trade-offs: teleoperation provides physically grounded data but is prohibitively labor-intensive, while simulation-based synthesis scales efficiently but suffers from sim-to-real gaps. We present BiDemoSyn, a framework that synthesizes contact-rich, physically feasible bimanual demonstrations from a single real-world example. The key idea is to decompose tasks into invariant coordination blocks and variable, object-dependent adjustments, then adapt them through vision-guided alignment and lightweight trajectory optimization. This enables the generation of thousands of diverse and feasible demonstrations within several hour, without repeated teleoperation or reliance on imperfect simulation. Across six dual-arm tasks, we show that policies trained on BiDemoSyn data generalize robustly to novel object poses and shapes, significantly outperforming recent baselines. By bridging the gap between efficiency and real-world fidelity, BiDemoSyn provides a scalable path toward practical imitation learning for complex bimanual manipulation without compromising physical grounding.