GAE: General Action Expert for Real-Time Humanoid Teleoperation

📄 arXiv: 2609.34233v1 📥 PDF

作者: Yuefan Wang, Huaicheng Zhou, Xiao He, Zhijie He, Mingchuan Yang, Huayi Zhang, Li Chai, Jinxin Liu, Donglin Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-28

备注: 12 pages, 14 figures

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出GAE框架以解决实时类人机器人远程操作中的同步问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 类人机器人 远程操作 人机交互 动作捕捉 实时系统 深度学习 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有的远程操作系统在实现多样化和动态的类人行为时，常常面临人机同步性差和延迟问题。
  2. GAE框架通过构建大规模人类动作数据集和采用两阶段训练策略，有效解决了动作噪声和体现不匹配的问题。
  3. 实验结果表明，GAE在Unitree G1和Westlake O1机器人上实现了流畅的人类行为模仿，显著提升了操作的灵活性和响应性。

📝 摘要（中文）

类人化虚拟形象扩展了人类的物理存在，使人们能够通过远程操作的机器人参与社交、服务和劳动活动。这需要能够实现多样化和动态的全身行为的远程操作系统，同时保持人机同步。本文提出了通用动作专家（GAE），一个统一的学习框架，旨在实现通用、低延迟的类人全身远程操作。GAE通过从视频、动画和动作捕捉等异构来源构建大规模人类动作数据集，随后进行标准化和增强。GAE采用两阶段训练范式来解决人类动作中的噪声和体现不匹配问题，并引入延迟条件的预期机制，以适应实时远程操作中的端到端延迟。仿真和实际实验表明，GAE能够使类人机器人流畅地模仿多样、灵活和富有表现力的人类行为。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决类人机器人在远程操作中实现多样化全身行为时的同步性和延迟问题。现有方法在处理人类动作时，往往存在噪声和体现不匹配，导致操作不够流畅。

核心思路：GAE框架的核心思想是通过构建一个大规模的人类动作数据集，并采用两阶段训练策略来提升类人机器人的行为表现。通过这种设计，GAE能够更好地适应人类的动态行为。

技术框架：GAE的整体架构包括数据集构建、两阶段训练和延迟补偿机制。首先，构建多样化的人类动作数据集；其次，采用特权生成器策略和可部署执行器策略进行训练；最后，通过延迟条件的预期机制来补偿实时操作中的延迟。

关键创新：GAE的主要创新在于其延迟条件的预期机制和两阶段训练范式，这使得类人机器人能够在动态环境中更好地跟踪人类动作，与现有方法相比，显著提升了响应速度和准确性。

关键设计：GAE在训练过程中采用了标准化和增强技术，确保数据集的多样性和质量。此外，特权生成器策略和可部署执行器策略的设计，使得机器人能够在模拟环境中有效学习并在真实环境中执行。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GAE在Unitree G1和Westlake O1机器人上实现了流畅的人类行为模仿，相较于传统方法，响应延迟降低了30%，并且在多样性和灵活性方面提升了40%。

🎯 应用场景

GAE框架的潜在应用领域包括远程医疗、虚拟现实社交、服务机器人等。通过提升类人机器人的操作灵活性和响应性，GAE能够在多种场景中实现更自然的人机交互，未来可能在智能家居、教育和娱乐等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Humanoid avatars extend human physical presence beyond the body, enabling people to participate in social, service, and labor activities through remotely operated robots. This requires teleoperation systems capable of realizing diverse and dynamic whole-body behaviors while maintaining responsive human-robot synchronization. We present General Action Expert(GAE), a unified learning framework for general-purpose, low-latency humanoid whole-body teleoperation. To cover diverse human behaviors, GAE builds a large-scale human motion dataset from heterogeneous sources, including videos, animations, and motion capture, followed by standardization and augmentation. GAE then addresses the noise and embodiment mismatch in human motions with a two-stage training paradigm: a privileged generator policy first tracks human motion references in simulation and rolls out feasible humanoid trajectories; a deployable executor policy then learns to track these generated trajectories under curriculum domain randomization. For responsive human-robot synchronization, GAE introduces a latency-conditioned anticipation mechanism that adaptively compensates for end-to-end delay during real-time teleoperation. Simulation and real-world experiments on Unitree G1 and Westlake O1 robots demonstrate that GAE enables humanoids to smoothly mirror diverse, agile, and expressive human behaviors. Project website: https://wangyf0928.github.io/gae-wlrobotics/