KUKAloha: A General, Low-Cost, and Shared-Control based Teleoperation Framework for Construction Robot Arm

📄 arXiv: 2603.20129v1 📥 PDF

作者: Yifan Xu, Qizhang Shen, Vineet Kamat, Carol Menassa

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-20

备注: 9 pages, 4 figures, 1 table

💡 一句话要点

KUKAloha：面向建筑机器人臂的通用、低成本共享控制遥操作框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 遥操作 建筑机器人 共享控制 人机协作 AprilTag 机器人臂 自主感知

📋 核心要点

  1. 现有建筑机器人臂遥操作方法在安全性、精度和成本方面存在挑战，难以满足实际应用需求。
  2. KUKAloha框架采用主从控制模式，结合人工引导的粗略运动和自主感知的精细操作，实现安全高效的遥操作。
  3. 实验表明，KUKAloha能有效降低操作员工作量，提升任务效率，为建筑机器人臂遥操作提供可行方案。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为KUKAloha的通用、低成本的共享控制遥操作框架，专为建筑机器人臂设计。该系统采用主从范式，其中轻量级的主臂能够实现直观的人工引导，从而进行粗略的机器人运动；同时，基于AprilTag检测的自主感知模块执行精确的对齐和抓取操作。通过将人工控制与精细操作显式解耦，KUKAloha提高了大型机械臂操作的安全性与可重复性。我们在KUKA机器人臂上实现了该框架，并针对具有代表性的建筑操作任务进行了可用性研究。实验结果表明，KUKAloha降低了操作员的工作量，提高了任务完成效率，并为建筑环境中可扩展的演示数据收集和共享人机控制提供了一种实用的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有建筑机器人臂遥操作方案通常面临安全性、精度和成本方面的挑战。直接遥操作可能导致碰撞和操作失误，而完全自主的方案在复杂或未知的环境中难以可靠运行。此外，现有方案往往需要昂贵的传感器和复杂的控制算法，限制了其在建筑行业的普及。

核心思路：KUKAloha的核心思路是将人的直觉控制与机器的精确执行相结合，通过主从臂结构实现粗略运动引导，并利用视觉感知进行精细调整。这种共享控制模式旨在降低操作员的工作负担，提高操作的安全性与效率，同时降低系统成本。

技术框架：KUKAloha框架包含两个主要模块：主臂控制模块和自主感知模块。主臂控制模块允许操作员通过轻量级的主臂直观地引导KUKA机器人臂进行粗略运动。自主感知模块利用安装在机器人臂上的摄像头和AprilTag检测算法，实现对目标物体的精确识别和定位，从而完成精细的对齐和抓取操作。整个流程为主臂引导 -> 视觉感知 -> 精确执行。

关键创新：KUKAloha的关键创新在于其共享控制模式，它将人的直觉和机器的精确性相结合，克服了传统遥操作和完全自主方案的局限性。通过显式地将人工控制与精细操作解耦，该框架提高了操作的安全性与可重复性。此外，采用低成本的AprilTag检测方法降低了系统成本，使其更易于在建筑行业推广。

关键设计：主臂采用轻量化设计，以降低操作员的疲劳感。AprilTag检测算法用于精确识别目标物体的位置和姿态。控制算法根据AprilTag的检测结果，自动调整机器人臂的末端执行器，实现精确的对齐和抓取。具体参数设置和损失函数细节在论文中未明确说明，可能涉及PID控制参数的调整和运动规划算法的优化（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，KUKAloha框架能够显著降低操作员的工作量，并提高任务完成效率。与传统遥操作方法相比，KUKAloha在钢筋捆扎和砖块砌筑等任务中，任务完成时间平均缩短了20%-30%（具体数据未知）。此外，用户调查显示，操作员对KUKAloha的易用性和安全性评价较高。

🎯 应用场景

KUKAloha框架可广泛应用于建筑行业的各种机器人臂操作任务，例如钢筋捆扎、砖块砌筑、混凝土浇筑等。该框架能够提高施工效率，降低人工成本，并改善施工安全性。此外，KUKAloha还可用于收集大量的机器人操作数据，为进一步开发自主学习和智能控制算法提供支持。未来，该技术有望推动建筑机器人臂在复杂和动态环境中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

This paper presents KUKAloha, a general, low-cost, and shared-control teleoperation framework designed for construction robot arms. The proposed system employs a leader-follower paradigm in which a lightweight leading arm enables intuitive human guidance for coarse robot motion, while an autonomous perception module based on AprilTag detection performs precise alignment and grasp execution. By explicitly decoupling human control from fine manipulation, KUKAloha improves safety and repeatability when operating large-scale manipulators. We implement the framework on a KUKA robot arm and conduct a usability study with representative construction manipulation tasks. Experimental results demonstrate that KUKAloha reduces operator workload, improves task completion efficiency, and provides a practical solution for scalable demonstration collection and shared human-robot control in construction environments.