Towards Human-level Dexterous Teleoperation

📄 arXiv: 2607.11481v1 📥 PDF

作者: Puhao Li, Zeyuan Chen, Yingying Wu, Pengkun Wei, Yuyang Li, Tianyu Wang, Jiaxiao Shi, Mingrui Yu, Baoxiong Jia, Song-chun Zhu, Tengyu Liu, Siyuan Huang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-07-13

备注: Project Website: https://bigai-dex.github.io/blog/teledexter/

💡 一句话要点

提出TeleDexter以解决机器人灵巧遥操作的精确控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 灵巧遥操作 手-物体共同跟踪 强化学习 混合奖励机制 机器人控制 人机协作 动态接触

📋 核心要点

  1. 现有的遥操作系统在实现机器人灵巧手的精确控制方面存在显著不足，无法有效处理动态手-物体接触。
  2. 本文提出的TeleDexter控制器通过手-物体共同跟踪，利用人类动作数据进行训练，能够将操作员意图转化为低级控制指令。
  3. 在七个复杂的遥操作任务中，TeleDexter实现了75%的平均成功率，显著优于现有基线，展示了其在灵巧遥操作中的潜力。

📝 摘要（中文）

人类在使用工具时能够灵活地进行抓取和物体重定位，这种在手内的灵巧性通过遥操作赋予机器人是一个挑战。为此，本文提出了TeleDexter，一个手-物体共同跟踪控制器，将操作员意图映射为低级接触执行。该控制器基于人类参考动作的连续子目标进行训练，采用稀疏子目标与密集跟踪奖励相结合的混合奖励机制，从而实现多种交互模式的学习。整个流程仅需单阶段强化学习，并通过随机动作屏蔽和领域随机化实现零-shot迁移到真实机器人。实验表明，TeleDexter在七个复杂的灵巧遥操作任务中取得了75%的平均成功率，显著超越了所有基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人灵巧遥操作中对物体运动的精确控制问题，现有方法在动态手-物体接触的处理上存在显著不足，无法实现人类级别的灵巧性。

核心思路：论文提出的TeleDexter控制器通过手-物体共同跟踪，映射操作员意图为低级接触执行，利用人类参考动作的数据进行训练，从而提升遥操作的灵活性和精确性。

技术框架：TeleDexter的整体架构包括数据采集、训练阶段和实时控制三个主要模块。首先，通过人类示范收集动作数据，然后在训练阶段利用混合奖励机制进行强化学习，最后实现对真实机器人的控制。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了手-物体共同跟踪的控制策略，并采用稀疏与密集奖励结合的混合奖励机制，使得学习过程能够跨越多种交互模式，区别于传统的逐帧轨迹模仿方法。

关键设计：在训练过程中，采用了随机动作屏蔽和领域随机化技术，以增强模型的泛化能力。此外，损失函数设计上结合了子目标与跟踪奖励，确保了多样化的学习效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在七个复杂的灵巧遥操作任务中，TeleDexter实现了75%的平均成功率，明显优于所有基线方法，展示了其在物体重定位和工具使用中的卓越性能，标志着向人类级别灵巧遥操作的重大进展。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括远程手术、精密装配和人机协作等场景，能够显著提升机器人在复杂任务中的灵活性和操作精度。未来，TeleDexter有望推动机器人技术在更多实际应用中的落地，提升人类与机器的协作效率。

📄 摘要（原文）

Humans routinely wield tools, swap grasps, and reposition objects within a single hand, seamlessly orchestrating contact transitions that span translation, reorientation, and finger gaiting. Endowing robot dexterous hands with this level of in-hand dexterity through teleoperation requires precise control of object motion via dynamic hand-object contact, yet current teleoperation systems remain far from this capability. To bridge this gap, we take a major step towards human-level dexterous teleoperation by introducing TeleDexter, a hand-object co-tracking controller that maps operator intent into learned, low-level contact execution. The controller is trained on consecutive co-tracking subgoals derived from human reference motions, utilizing a hybrid reward that couples sparse subgoal objectives with dense tracking rewards to enable learning across diverse interaction modalities rather than frame-wise trajectory imitation. The entire pipeline requires only single-stage RL and, with random action masking and domain randomization, transfers zero-shot to the real robot. We evaluate TeleDexter on seven challenging dexterous teleoperation tasks spanning object reorientation and long-horizon tool use across two dexterous hands, achieving a 75% average success rate where all baselines consistently fail. Furthermore, the collected demonstrations successfully train autonomous policies via behavioral cloning, marking a concrete step towards human-level dexterous teleoperation.