Trajectory-based Diffusion from One-shot Human Video for Generalizable Manipulation
作者: Guoping Pan, Xinmiao Yu, Wannan Cao, Jincheng Li, Baolin Jiang, Yizhe Li, Yi Cheng, Houde Liu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-15
💡 一句话要点
提出基于轨迹的扩散方法以解决人类视频一-shot操控问题
🎯 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) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 模仿学习 轨迹提取 6D姿态估计 跨体现泛化 数据生成 机器人操控 人类视频
📋 核心要点
- 现有模仿学习方法依赖于繁琐的数据收集和遥控系统，限制了其在实际应用中的可扩展性。
- 论文提出了TDV框架，通过从人类视频中提取轨迹，利用6D姿态估计技术实现可泛化的操控。
- 在RLBench仿真任务中，TDV在七个任务上实现了近100%的成功率，展示了其在真实世界中的有效性。
📝 摘要（中文）
模仿学习使机器人能够通过人类收集的示范执行复杂任务。然而，现有方法通常需要劳动密集型的数据收集和额外的遥控系统，限制了其可扩展性。人类视频作为一种自然的数据来源，隐含了操控行为的知识，但由于视觉领域差距和缺乏明确的动作标签，将其转移到机器人上仍然具有挑战性。本研究提出了TDV，一个基于轨迹的框架，通过数据生成实现可泛化的操控。TDV利用即插即用的6D姿态估计技术从人类视频中提取对象轨迹，聚焦于任务相关对象，从而减轻无关背景和视角变化的影响。作为一种模态无关的中间表示，轨迹本质上独立于视觉领域和不同的体现，促进了高效的数据生成。我们的算法在RLBench仿真任务中表现优异，在七个任务中实现了近100%的成功率。通过高效的轨迹生成技术，TDV在真实世界实验中实现了一-shot人类示范的跨体现泛化操控。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决现有模仿学习方法在数据收集和跨体现泛化方面的不足，尤其是依赖于复杂的遥控系统和明确的动作标签的问题。
核心思路：TDV框架通过提取人类视频中的对象轨迹，利用6D姿态估计技术，聚焦于任务相关对象，从而克服视觉领域差距和背景干扰，实现高效的数据生成和操控学习。
技术框架：TDV的整体架构包括数据生成模块、轨迹提取模块和操控学习模块。首先，从人类视频中提取对象的6D轨迹，然后利用这些轨迹进行操控策略的训练。
关键创新：TDV的核心创新在于将轨迹作为模态无关的中间表示，使得操控学习不再依赖于特定的视觉领域或机器人体现，显著提高了泛化能力。
关键设计：在技术细节上，TDV采用了高效的6D姿态估计算法，结合特定的损失函数来优化轨迹提取的准确性，并设计了适应不同任务的网络结构，以提升操控效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，TDV在RLBench仿真任务中实现了近100%的成功率，显著优于现有方法，展示了其在七个不同任务中的强大泛化能力。这一结果表明，TDV能够有效地从一-shot人类示范中学习，并在真实世界中应用。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和人机协作等场景。通过利用人类视频进行操控学习，TDV能够降低数据收集成本，提高机器人在复杂环境中的适应能力，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Imitation learning enables robots to perform complex tasks by leveraging human-collected demonstrations. However, most existing approaches require labor-intensive data collection with additional teleoperation systems, which hinders scalability. Human videos represent a natural source of data that implicitly contain knowledge of manipulation behaviors. However, transferring them to robots remains challenging due to the visual domain gap and the absence of explicit action labels. In this work, we introduce TDV, a trajectory-based framework that leverages data generation to enable generalizable manipulation. TDV focuses on task-relevant objects by leveraging plug-and-play 6D pose estimation techniques to extract object trajectories from human videos, thereby mitigating the impact of irrelevant backgrounds and varying viewpoints. As a modality-agnostic intermediate representation, trajectories are inherently independent of the visual domains and different embodiments, enabling efficient data generation. Our method outperforms previous approaches on RLBench simulation tasks, achieving near 100\% success rates across seven tasks. In real-world experiments, TDV enables cross-embodiment generalization manipulation from one-shot human demonstrations by leveraging efficient trajectory generation techniques.