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 (更新: 2026-09-25)
备注: 8pages
💡 一句话要点
提出EgoSpeedUp以解决机器人操作节奏问题
🎯 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 节奏估计 执行效率 人机协作
📋 核心要点
- 现有机器人模仿学习方法在执行节奏上过于保守，无法有效加速操作过程。
- EgoSpeedUp框架通过人类示范提供时间监督，利用人类操作的阶段性节奏来指导机器人学习。
- 实验结果显示，EgoSpeedUp显著提高了任务成功率和执行效率，验证了人类节奏的有效性。
📝 摘要（中文）
机器人模仿学习中训练的操作策略不仅继承了示范行为，还保留了保守的执行节奏。现有加速方法主要依赖机器人端信息或预定义的节奏因子，未能有效获取任务适宜的操作节奏。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。通过对比慢速机器人示范与人类示范，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。经过实验，EgoSpeedUp在两个真实操作任务中，任务成功率平均提高了25个百分点，同时成功执行时间减少了36.5%。
🔬 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过于保守的问题。现有方法在加速执行时，主要依赖于机器人自身的信息或固定的节奏因子，未能有效获取任务适宜的操作节奏。
核心思路：EgoSpeedUp框架的核心思路是利用人类的操作示范作为时间监督，识别并转移人类示范中自然展现的阶段性操作节奏，以指导机器人在模仿学习中加速执行。
技术框架：EgoSpeedUp的整体架构包括三个主要模块：首先，对齐人类与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，将估计的节奏转移到机器人操作中。
关键创新：最重要的技术创新在于通过人类示范提供的阶段性节奏作为时间参考，显著提高了机器人学习的效率和成功率。这一方法与传统的依赖机器人自身信息的加速方法本质上不同。
关键设计：在实现过程中，关键设计包括阶段对齐算法、节奏估计方法，以及重新定时的具体策略。这些设计确保了机器人能够在保留可执行行为的同时，学习到更快的操作节奏。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，EgoSpeedUp在两个真实操作任务中，任务成功率平均提高了25个百分点，成功执行时间减少了36.5%。这一显著提升验证了人类操作节奏作为时间参考的有效性，展示了该框架在机器人学习中的潜力。
🎯 应用场景
EgoSpeedUp的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在服务机器人、工业自动化和人机协作等场景中。通过提高机器人操作的效率和成功率，该框架能够提升机器人在复杂环境中的适应能力，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.