SignBot: Learning Human-to-Humanoid Sign Language Interaction
作者: Guanren Qiao, Sixu Lin, Ronglai Zuo, Zhizheng Wu, Kui Jia, Guiliang Liu
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2026-02-28
💡 一句话要点
提出SignBot框架，实现人与人形机器人之间自然的手语交互
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 人机交互 手语识别 人形机器人 运动控制 具身智能
📋 核心要点
- 聋哑人士依赖手语进行交流，但精通手语的人数有限，这构成了沟通障碍，亟需技术手段弥合这一鸿沟。
- SignBot框架通过运动重定向、运动控制和生成式交互三个模块，实现了人形机器人与人类的手语交互。
- 实验结果表明，SignBot能够有效地促进人-机器人交互，并能使用不同的机器人和数据集执行手语动作。
📝 摘要（中文）
本文提出SignBot，一个用于人-机器人手语交互的新框架。SignBot集成了小脑启发的运动控制组件和大脑导向的理解与交互模块。具体而言，SignBot包含：1) 运动重定向，将人类手语数据集转换为机器人兼容的运动学数据；2) 运动控制，利用基于学习的范式开发鲁棒的人形机器人控制策略，以跟踪手语姿势；3) 生成式交互，包含翻译器、响应器和手语生成器，从而实现机器人与人类之间自然有效的沟通。仿真和真实实验结果表明，SignBot能够有效地促进人-机器人交互，并使用不同的机器人和数据集执行手语动作。SignBot代表了具身人形机器人平台上自动手语交互的重大进展，为提高听障人士的沟通可及性提供了一个有希望的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人形机器人与人类进行自然手语交互的问题。现有方法可能存在以下痛点：一是难以将人类手语数据直接应用于机器人，因为两者运动学结构不同；二是机器人难以准确跟踪复杂的手语姿势；三是缺乏有效的交互机制，使得机器人无法理解和回应人类的手语。
核心思路：论文的核心思路是将手语交互过程分解为运动重定向、运动控制和生成式交互三个阶段。通过运动重定向解决运动学差异，通过学习的运动控制策略实现精确的姿势跟踪，并通过生成式交互模块实现理解和回应。这种模块化的设计使得系统更易于扩展和维护。
技术框架：SignBot框架包含三个主要模块：1) 运动重定向：将人类手语数据集转换为机器人兼容的运动学数据。2) 运动控制：利用基于学习的范式，开发鲁棒的人形机器人控制策略，以跟踪手语姿势。3) 生成式交互：包含翻译器、响应器和手语生成器，从而实现机器人与人类之间自然有效的沟通。整体流程是，人类输入手语，运动重定向模块将手语转换为机器人可执行的动作，运动控制模块控制机器人执行动作，生成式交互模块理解手语含义并生成回应。
关键创新：SignBot的关键创新在于将小脑启发的运动控制和大脑导向的理解与交互相结合。小脑启发的运动控制能够实现精确的姿势跟踪，而大脑导向的理解与交互模块则能够实现对人类手语的理解和回应。这种结合使得SignBot能够实现更自然和有效的交互。与现有方法相比，SignBot更加注重整体的交互流程，而不仅仅是姿势识别或生成。
关键设计：运动重定向模块的具体实现细节未知，但可能涉及到逆运动学和优化算法。运动控制模块可能采用了强化学习或模仿学习等方法，损失函数的设计需要考虑姿势跟踪的精度和运动的平滑性。生成式交互模块的具体实现细节也未知，但可能涉及到自然语言处理和手语生成模型。具体的网络结构和参数设置需要根据实际情况进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过仿真和真实实验验证了SignBot的有效性。实验结果表明，SignBot能够有效地促进人-机器人交互，并能使用不同的机器人和数据集执行手语动作。具体的性能数据未知，但论文强调了SignBot在不同机器人和数据集上的泛化能力。
🎯 应用场景
SignBot在医疗康复、教育培训和客户服务等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助听障人士与他人进行更便捷的交流，提高他们的生活质量。在教育领域，SignBot可以作为手语教学的辅助工具，帮助更多人学习手语。在客户服务领域，SignBot可以为听障客户提供更个性化的服务。
📄 摘要（原文）
Sign language is a natural and visual form of language that uses movements and expressions to convey meaning, serving as a crucial means of communication for individuals who are deaf or hard-of-hearing (DHH). However, the number of people proficient in sign language remains limited, highlighting the need for technological advancements to bridge communication gaps and foster interactions with minorities. Based on recent advancements in embodied humanoid robots, we propose SignBot, a novel framework for human-robot sign language interaction. SignBot integrates a cerebellum-inspired motion control component and a cerebral-oriented module for comprehension and interaction. Specifically, SignBot consists of: 1) Motion Retargeting, which converts human sign language datasets into robot-compatible kinematics; 2) Motion Control, which leverages a learning-based paradigm to develop a robust humanoid control policy for tracking sign language gestures; and 3) Generative Interaction, which incorporates translator, responser, and generator of sign language, thereby enabling natural and effective communication between robots and humans. Simulation and real-world experimental results demonstrate that SignBot can effectively facilitate human-robot interaction and perform sign language motions with diverse robots and datasets. SignBot represents a significant advancement in automatic sign language interaction on embodied humanoid robot platforms, providing a promising solution to improve communication accessibility for the DHH community.