From Pixel to Poses: Object-centric Tool Manipulation Learning from Human Demonstrations
作者: Bangjun Wang, Longyan Wu, Yukun Wei, Shenghe Shao, Chaoyi Huang, Wenze Cui, Zetong Xu, Hanlin Wu, Long Chen, Yi Ma, Hongyang Li
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-09-28
💡 一句话要点
提出P2P-T框架以解决机器人工具操作数据稀缺问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 工具使用 人类演示 数据高效 姿态感知 自动化处理 复杂任务
📋 核心要点
- 现有方法在机器人操作中面临数据稀缺和高计算成本的问题，尤其是在复杂工具操作的精细控制上表现不足。
- 本文提出的P2P-T框架通过两阶段方法，利用人类演示直接学习工具使用，避免了人机对齐数据的需求。
- 实验结果显示，P2P-T在复杂工具操作任务上相比于现有技术提升了73%的执行性能，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
机器人操作的扩展主要受限于现实世界机器人数据的稀缺。尽管近期方法利用人类视频演示来缓解这一短缺，但仍然计算成本高且依赖于配对的人机数据进行领域对齐。当前的先进技术在长时间任务上表现优异，但在复杂工具操作所需的精细控制上仍显不足。为克服这些局限性，本文提出了P2P-T（从像素到姿态的工具操作），这是一个数据高效、以对象为中心的框架，直接从人类演示中学习工具使用。P2P-T通过两阶段的方法弥合了认知与物理执行之间的差距，首先预训练一个以对象为中心的世界模型以提取稳定的姿态先验，然后将这些先验整合到一个高效的、姿态感知的低级策略中。通过利用现代基础模型驱动的强大自动化数据处理管道，P2P-T完全绕过了人机对齐数据的需求，显著减少了整体训练开销。经过最小的任务微调，该框架在复杂的现实工具操作任务上实现了73%的性能提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人工具操作中数据稀缺和高计算成本的问题。现有方法依赖于人机对齐数据，导致训练效率低下，且在复杂操作中表现不佳。
核心思路：P2P-T框架通过直接从人类演示中学习工具使用，采用两阶段的方法来提取稳定的姿态先验，并将其整合到低级策略中，从而提高操作的精确性和效率。
技术框架：该框架分为两个主要阶段：第一阶段是预训练一个对象中心的世界模型以提取姿态先验，第二阶段是将这些先验整合到一个姿态感知的低级策略中。整个流程通过现代基础模型驱动的自动化数据处理管道进行。
关键创新：P2P-T的主要创新在于完全绕过了人机对齐数据的需求，显著降低了训练开销，并通过姿态先验的整合提升了复杂工具操作的执行性能。
关键设计：在设计中，采用了稳定的姿态先验提取技术，并结合了高效的低级策略网络结构，确保了在复杂任务中的高效执行。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，P2P-T框架在复杂工具操作任务上实现了73%的性能提升，相比于现有技术，展示了显著的优势，证明了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业机器人、家庭服务机器人以及医疗机器人等，能够有效提升机器人在复杂环境下的操作能力，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Scaling up robotic manipulation is primarily bottlenecked by the scarcity of real-world robot data. While recent approaches leverage human video demonstrations to mitigate this shortage, they remain computationally expensive and still rely on paired human-robot data for domain alignment. Although current state-of-the-arts excel at long-horizon tasks, they struggle with the delicate and precise control required for complex tool manipulation. To overcome these limitations, we introduce P2P-T, from Pixel to Poses for Tool Manipulation, a data-efficient, object-centric framework that learns tool use directly from human demonstrations. P2P-T bridges the cognitive and physical execution gap through a two-stage approach. First, pretraining an object-centric world model to extract stable pose priors; second, integrating these priors into an efficient, pose-aware low-level policy. By utilizing a robust automated data processing pipeline powered by modern foundation models, P2P-T completely bypasses the need for human-robot aligned data. This reduces overall training overhead drastically. With minimal per-task fine-tuning, our framework achieves a 73% improvement over the previous state of the art in execution performance on complex, real-world tool manipulation tasks that currently remain out of reach for standard large-scale pretrained models.