EgoSpeedUp: Transferring Human Manipulation Tempo to Robot Policies
作者: Hanbit Oh, Yukiyasu Domae, Takuma Yagi
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-09-24
备注: 8pages
💡 一句话要点
提出EgoSpeedUp以解决机器人操作节奏不足问题
🎯 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)
关键词: 机器人操作 模仿学习 人类示范 时间监督 执行节奏 任务适应性 效率提升
📋 核心要点
- 现有的机器人模仿学习方法在执行节奏上较为保守，难以适应不同任务的需求。
- EgoSpeedUp框架通过对齐人类和机器人示范的操作阶段，利用人类示范提供的节奏信息来优化机器人策略。
- 实验表明，EgoSpeedUp显著提高了任务成功率和执行效率，展示了人类操作节奏的有效性。
📝 摘要（中文）
机器人模仿学习中的操作策略不仅继承了示范行为，还受到机器人示范的保守执行节奏的影响。现有的加速方法主要依赖机器人端信息或预定义的节奏因子来确定加速程度，缺乏任务适应性的参考。本文提出EgoSpeedUp框架，利用人类操作作为机器人模仿学习的时间监督。通过对比人类和机器人示范，EgoSpeedUp对齐相应的操作阶段，估计其相对执行节奏，并通过重新定时机器人示范来转移阶段性节奏。实验结果表明，EgoSpeedUp在两个实际操作任务中平均提高了25个百分点的成功率，同时减少了36.5%的成功执行时间，证明了人类操作节奏为学习更快、更可靠的机器人策略提供了有效的时间参考。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人模仿学习中执行节奏不足的问题。现有方法主要依赖于机器人自身的信息或固定的节奏因子，缺乏灵活性和任务适应性。
核心思路：EgoSpeedUp框架的核心在于利用人类操作示范作为时间监督，通过对比人类和机器人示范，提取任务适应性的阶段性节奏信息，从而优化机器人执行的速度。
技术框架：EgoSpeedUp的整体流程包括：首先对齐人类和机器人示范的操作阶段；其次，从多个人类示范中估计相对执行节奏；最后，通过重新定时机器人示范来转移阶段性节奏。
关键创新：EgoSpeedUp的主要创新在于将人类操作节奏引入机器人模仿学习中，提供了一种新的时间参考机制，显著提升了机器人策略的执行效率。
关键设计：在实现过程中，关键参数包括阶段对齐算法和节奏估计方法，损失函数设计用于优化机器人示范的重定时效果，确保机器人在保留原有行为的基础上，能够以更快的节奏执行任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，EgoSpeedUp在两个实际操作任务中，成功率平均提高了25个百分点，同时成功执行时间减少了36.5%。这些数据表明，该方法在提升机器人操作效率和可靠性方面具有显著优势。
🎯 应用场景
EgoSpeedUp框架具有广泛的应用潜力，特别是在需要高效和灵活操作的机器人领域，如工业自动化、服务机器人和人机协作等。通过引入人类操作节奏，机器人能够更好地适应复杂的任务环境，提高工作效率和可靠性，未来可能推动智能机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Robot manipulation policies trained through imitation learning inherit not only the demonstrated behavior but also the conservative execution tempo of robot demonstrations. Existing acceleration approaches can execute faster than the original demonstrations, but determine the appropriate acceleration primarily from robot-side information or a predefined set of tempo factors, leaving open how to obtain a task-appropriate reference for how fast each manipulation phase should progress. We introduce EgoSpeedUp, a framework that uses human manipulation as temporal supervision for robot imitation learning. Our key insight is that human demonstrations naturally reveal task-appropriate, phase-wise manipulation tempo. Given slow robot demonstrations and human demonstrations of the same task, EgoSpeedUp aligns corresponding manipulation phases, estimates their relative execution tempos from multiple human demonstrations, and transfers the resulting phase-wise tempo by retiming the robot demonstrations. The retimed demonstrations are then used for standard behavior cloning, allowing the robot to retain its executable manipulation behavior while learning to perform it at a human-informed tempo. Across two real-world manipulation tasks, EgoSpeedUp improves the task success rate by an average of 25 percentage points (pp) while reducing successful execution time by 36.5%. These results demonstrate that human manipulation tempo provides an effective temporal reference for learning faster and more reliable robot policies.