CaFe-TeleVision: A Coarse-to-Fine Teleoperation System with Immersive Situated Visualization for Enhanced Ergonomics

📄 arXiv: 2512.14270v1 📥 PDF

作者: Zixin Tang, Yiming Chen, Quentin Rouxel, Dianxi Li, Shuang Wu, Fei Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-16

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

CaFe-TeleVision：基于粗细粒度控制与沉浸式可视化的人形机器人遥操作系统，提升人机工效

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 遥操作 人机工效 粗细粒度控制 沉浸式可视化 人形机器人

📋 核心要点

  1. 现有遥操作系统在效率和人机工效方面存在局限性，尤其是在复杂场景下，需要更高效且符合人体工程学的解决方案。
  2. CaFe-TeleVision通过粗细粒度控制机制弥合工作空间差异，并采用按需情境可视化技术降低认知负荷，提升遥操作体验。
  3. 实验结果表明，CaFe-TeleVision显著提升了人机工效，降低了任务负荷，提高了用户接受度，并在成功率和完成时间上优于对比方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为CaFe-TeleVision的粗细粒度遥操作系统，该系统具有沉浸式情境可视化功能，旨在提升人机工效。该系统的核心在于重定向模块中提出的粗细粒度控制机制，用于弥合工作空间差异，从而联合优化效率和物理人机工效。为了以充分的视觉线索为人类视觉系统提供沉浸式反馈，感知模块中集成了一种按需情境可视化技术，从而降低了多视图处理的认知负荷。该系统构建在一个人形协作机器人之上，并通过六项具有挑战性的双手操作任务进行了验证。对24名参与者进行的用户研究证实，CaFe-TeleVision在统计学意义上增强了人机工效，表明在遥操作期间任务负荷较低，用户接受度较高。定量结果还验证了我们的系统在六项任务中的卓越性能，在成功率方面超过了比较方法高达28.89%，在完成时间方面加快了26.81%。项目网页：https://clover-cuhk.github.io/cafe_television/

🔬 方法详解

问题定义：现有遥操作系统在处理工作空间差异时，难以兼顾操作效率和人机工效。操作员需要处理多个视角的信息，认知负荷高，长时间操作容易疲劳。因此，需要一种能够有效弥合工作空间差异，并提供沉浸式视觉反馈的遥操作系统。

核心思路：CaFe-TeleVision的核心思路是采用粗细粒度控制机制，先进行粗略的位置调整，再进行精细的操作控制，从而提高操作效率和精度。同时，通过按需情境可视化技术，为操作员提供更直观、更全面的视觉信息，降低认知负荷。

技术框架：CaFe-TeleVision系统主要包含两个模块：重定向模块和感知模块。重定向模块负责将操作员的动作映射到机器人上，并采用粗细粒度控制机制进行优化。感知模块负责采集机器人周围环境的视觉信息，并采用按需情境可视化技术进行处理，然后将处理后的视觉信息反馈给操作员。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了粗细粒度控制机制和按需情境可视化技术。粗细粒度控制机制能够有效弥合工作空间差异，提高操作效率和精度。按需情境可视化技术能够根据操作员的需求，提供更直观、更全面的视觉信息，降低认知负荷。

关键设计：粗细粒度控制机制的具体实现方式未知，论文中可能涉及了特定的优化算法或控制策略。按需情境可视化技术可能采用了特定的图像处理算法或渲染技术，以提高视觉信息的质量和效率。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，但此处无法得知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

用户研究表明，CaFe-TeleVision系统显著提升了人机工效，降低了任务负荷，提高了用户接受度。定量结果显示，该系统在六项任务中的成功率比对比方法提高了高达28.89%，完成时间加快了26.81%。这些数据表明，CaFe-TeleVision系统在性能上具有显著优势。

🎯 应用场景

CaFe-TeleVision系统可应用于各种需要远程操作的场景，例如危险环境下的作业、医疗手术、太空探索等。该系统能够提高操作效率和安全性，降低操作员的认知负荷，并提升人机协作的水平。未来，该系统有望在更多领域得到应用，为人类提供更安全、更高效的远程操作解决方案。

📄 摘要（原文）

Teleoperation presents a promising paradigm for remote control and robot proprioceptive data collection. Despite recent progress, current teleoperation systems still suffer from limitations in efficiency and ergonomics, particularly in challenging scenarios. In this paper, we propose CaFe-TeleVision, a coarse-to-fine teleoperation system with immersive situated visualization for enhanced ergonomics. At its core, a coarse-to-fine control mechanism is proposed in the retargeting module to bridge workspace disparities, jointly optimizing efficiency and physical ergonomics. To stream immersive feedback with adequate visual cues for human vision systems, an on-demand situated visualization technique is integrated in the perception module, which reduces the cognitive load for multi-view processing. The system is built on a humanoid collaborative robot and validated with six challenging bimanual manipulation tasks. User study among 24 participants confirms that CaFe-TeleVision enhances ergonomics with statistical significance, indicating a lower task load and a higher user acceptance during teleoperation. Quantitative results also validate the superior performance of our system across six tasks, surpassing comparative methods by up to 28.89% in success rate and accelerating by 26.81% in completion time. Project webpage: https://clover-cuhk.github.io/cafe_television/