EgoLAP: Learning from Egocentric Human Data through Language-Action Reasoning

📄 arXiv: 2610.08726v1 📥 PDF

作者: Lihan Zha, Shresth Grover, Tenny Yin, Samuel M. Bateman, Hengkai Pan, Mengchao Zhang, Aykut Onol, Allen Z. Ren, Dhruv Shah, Anirudha Majumdar

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-10-06

备注: Project website: https://ego-lap.github.io/

💡 一句话要点

提出EgoLAP以解决机器人学习中的人类数据利用问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自我中心数据 机器人学习 语言-动作推理 运动意图 知识转移 任务进展 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在利用人类示范数据进行机器人学习时，面临体现差距的问题，使得原始人类轨迹难以作为有效的监督目标。
  2. EgoLAP框架通过语言-动作推理，结合人类和机器人轨迹的学习，利用运动意图的结构化表达来解决这一问题。
  3. 实验表明，EgoLAP在真实世界和模拟环境中均优于其他动作表示，达到了80.1%的任务进展，性能提升显著。

📝 摘要（中文）

本研究提出EgoLAP框架，旨在通过语言-动作推理从以自我为中心的人类数据中学习，以克服机器人学习中的体现差距问题。尽管低级动作具有特定的体现性，但其背后的运动意图能够捕捉跨人类和机器人任务相关的结构。EgoLAP通过共享的基于语言的动作链条，联合学习人类和机器人轨迹，将运动意图表达为结构化的、时间抽象的语言动作，并与基于场景几何、物理和对象可供性基础上的运动级推理相结合。实验结果表明，EgoLAP在将人类经验转移到机器人控制方面的效果优于其他动作表示，达到了80.1%的平均真实世界任务进展，相较于其他方法提升了2.3倍。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人学习中如何有效利用以自我为中心的人类数据的问题。现有方法由于体现差距，使得人类轨迹难以直接用于机器人控制，导致学习效率低下。

核心思路：EgoLAP的核心思路是通过语言-动作推理框架，提取人类动作中的运动意图，并将其与机器人控制相结合，从而实现跨体体现的知识转移。

技术框架：EgoLAP框架包括两个主要模块：一是基于语言的动作链条，用于表达运动意图；二是运动级推理模块，结合场景几何、物理和对象可供性进行推理。整体流程是先从人类轨迹中提取运动意图，再将其与机器人控制策略相结合。

关键创新：EgoLAP的创新点在于将运动意图结构化为语言动作，并通过这种方式实现了人类经验的有效转移，显著提高了机器人控制的学习效率。与现有方法相比，EgoLAP在动作表示上具有更强的通用性和适应性。

关键设计：在模型设计上，EgoLAP采用了特定的损失函数来优化语言动作与运动级推理的匹配，同时在网络结构上引入了多层次的抽象表示，以提高模型的表达能力和推理能力。具体的参数设置和网络架构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

EgoLAP在真实世界任务中达到了80.1%的平均任务进展，相较于其他动作表示方法提升了2.3倍。此外，运动级推理的表现优于结合子任务、对象框和视觉轨迹推理的复合推理格式，显示出其在任务执行中的优势。

🎯 应用场景

EgoLAP框架具有广泛的应用潜力，尤其是在服务机器人、自动驾驶和人机交互等领域。通过有效利用人类数据，机器人能够更快速地学习复杂任务，提高其自主性和适应性，未来可能在智能家居、医疗辅助等场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Egocentric human data offer a path to scaling robot learning beyond costly robot demonstrations, yet the embodiment gap makes raw human trajectories a poor supervisory target for control. Our key insight is that, although low-level actions are embodiment-specific, their underlying motion intent can capture task-relevant structure that transfers across humans and robots. We introduce EgoLAP, a VLA pre-training framework that jointly learns from human and robot trajectories through a shared language-based action chain-of-thought. EgoLAP expresses motion intent as structured, temporally abstracted language actions and pairs them with motion-level reasoning grounded in scene geometry, physics, and object affordances. Across extensive real-world and simulated experiments, EgoLAP transfers human experience to robot control more effectively than alternative action representations and reaches 80.1% mean real-world task progress, a 2.3x performance gain over alternative action representations. Motion-level reasoning also outperforms a composite reasoning format that combines subtask, object-box, and visual-trace reasoning.