Immersive Social Interaction with VR and LLM-Assisted Humanoids
作者: Niraj Pudasaini, Geeta Chandra Raju Bethala, Pranav Doma, Anthony Tzes, Yi Fang
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2026-07-08
备注: IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots - Workshop: Designing Interactive Humanoids
💡 一句话要点
提出沉浸式社交互动框架以解决远程人形机器人操作难题
🎯 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) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人形机器人 沉浸式遥控 语音控制 虚拟现实 多模态数据 社交互动 逆向运动学 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有的人形机器人遥控接口往往需要高强度的运动追踪和低级控制，导致操作复杂且认知负担重。
- 本文提出了一种沉浸式遥控框架，结合语音控制、VR操控和双向社交互动，简化了人形机器人的操作。
- 实验结果显示，经过简短的熟悉，新手用户在物体操控和社交任务中分别取得了80%和70%的成功率，表明系统的有效性。
📝 摘要（中文）
人形机器人能够将人类的存在扩展到远程、受限或危险的环境中，但现有的遥控接口往往需要高强度的运动追踪或低级控制的高认知负担。本文提出了一种沉浸式遥控框架，集成了语音控制的移动、基于VR的操控和双向社交互动，实现全身人形机器人的控制。通过Apple Vision Pro，操作员可以获得自我中心的视觉反馈，发出自然语言的移动指令，并通过手腕和手指追踪遥控机器人的手臂和灵巧手。LLM辅助的语音控制模块将口头指令转换为高级移动命令，而操控模块通过逆向运动学和PD控制将人类手部动作重定向到机器人。该系统还记录多模态数据，包括自我中心的RGB观察、语音/文本命令、关节状态、手部动作和眼动信号，支持未来的模仿学习和自主性。我们在配备灵巧手的Unitree H1人形机器人上评估了该框架，结果表明新手用户在简短熟悉后能够成功操作系统，在物体操控中取得80%的成功率，在社交传递任务中取得70%的成功率。这些结果展示了沉浸式、语言辅助的遥控作为人形互动、远程协助和多模态数据收集的可接入接口的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有遥控人形机器人时对操作员的高认知负担和身体要求，尤其是在复杂环境中的应用场景。现有方法往往依赖于繁琐的手动控制和运动追踪，限制了用户的操作体验。
核心思路：论文提出的沉浸式遥控框架通过结合语音控制和VR技术，允许用户以自然语言发出指令，从而简化了操作流程并提升了交互的直观性。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：语音控制模块、操控模块和数据记录模块。语音控制模块负责将口头指令转换为高层次的移动命令，操控模块则通过逆向运动学将用户的手部动作映射到机器人上，数据记录模块则收集多模态数据以支持后续学习。
关键创新：最重要的技术创新在于将大型语言模型（LLM）与语音控制结合，显著提高了指令解析的准确性和灵活性。此外，利用VR技术提供自我中心的视觉反馈，使得用户的操作更加直观。
关键设计：在设计中，采用了逆向运动学和PD控制来实现手部动作的精确映射，同时记录多模态数据以便于后续的模仿学习和自主性提升。系统的参数设置和损失函数设计均经过优化，以确保操作的流畅性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，经过简短的熟悉，新手用户在物体操控任务中取得了80%的成功率，在社交立方体传递任务中取得了70%的成功率。这些结果表明，沉浸式、语言辅助的遥控系统显著降低了用户的操作门槛，提升了交互的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括远程医疗、灾难救援、以及工业自动化等场景。通过提供一种更为直观和易于使用的遥控接口，能够有效提升人形机器人在复杂环境中的操作效率和安全性，未来可能对人机协作产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Humanoid robots can extend human presence to remote, constrained, or hazardous environments, but existing teleoperation interfaces often require physically demanding motion tracking or cognitively demanding low-level control. This paper presents an immersive teleoperation framework that integrates voice-controlled locomotion, VR-based manipulation, and bidirectional social interaction for whole-body humanoid control. Using Apple Vision Pro, the operator receives egocentric visual feedback, issues natural-language locomotion commands, and teleoperates the robot's arms and dexterous hands through wrist and finger tracking. An LLM-assisted voice-control module converts spoken instructions into high-level locomotion commands, while the manipulation module retargets human hand motions to the robot through inverse kinematics and PD control. The system also records multimodal data, including egocentric RGB observations, voice/text commands, joint states, hand motions, and eye-gaze signals, supporting future imitation learning and autonomy. We evaluate the framework on a Unitree H1 humanoid equipped with dexterous hands in manipulation and social interaction tasks. Results show that novice users can successfully operate the system after brief familiarization, achieving 80\% success in object manipulation and 70\% success in a social cube-passing task. These results demonstrate the potential of immersive, language-assisted teleoperation as an accessible interface for humanoid interaction, remote assistance, and multimodal data collection.