AR-VRM: Imitating Human Motions for Visual Robot Manipulation with Analogical Reasoning

📄 arXiv: 2508.07626v1 📥 PDF

作者: Dejie Yang, Zijing Zhao, Yang Liu

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-08-11

备注: Accepted by ICCV2025

💡 一句话要点

提出AR-VRM以解决机器人视觉操控中的数据稀缺问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 视觉机器人操控 类比推理 人类动作模仿 多模态学习 关键点预测 数据稀缺 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有的视觉机器人操控方法依赖于多模态数据，且在数据不足时表现出有限的泛化能力。
  2. 本文提出AR-VRM，通过模仿人类动作视频中的手部关键点，显式学习人类动作知识，增强机器人操控能力。
  3. AR-VRM在CALVIN基准测试中取得领先表现，尤其在少样本场景下，相较于之前的方法有显著提升。

📝 摘要（中文）

视觉机器人操控（VRM）旨在使机器人能够根据自然语言指令和视觉观察进行操作，但现有方法依赖于昂贵的多模态数据。为弥补机器人数据的不足，本文提出了一种新的方法AR-VRM，通过模仿人类动作视频中的手部关键点，显式地学习人类动作知识。该方法在机器人数据的微调阶段，通过检索执行相似操作的人类视频，建立人类手部关键点与机器人组件之间的类比推理映射。实验结果表明，AR-VRM在CALVIN基准测试和真实世界实验中表现优异，尤其在少样本场景下显著超越了之前的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉机器人操控中由于数据稀缺导致的泛化能力不足的问题。现有方法多依赖于网络数据，缺乏与机器人任务的直接关联，导致在实际应用中效果不佳。

核心思路：AR-VRM通过从大规模人类动作视频中显式学习，模仿人类动作的手部关键点，进而提升机器人在视觉操控中的表现。该设计使得机器人能够更好地理解和执行复杂的操作任务。

技术框架：AR-VRM的整体架构包括两个主要阶段：首先是关键点视觉语言模型的预训练，学习人类动作知识；其次是在机器人数据上进行微调，通过类比推理映射人类动作与机器人组件。

关键创新：本研究的创新点在于引入类比推理机制，使得机器人能够在缺乏足够数据的情况下，通过模仿人类动作来提升其操控能力。这一方法与传统的隐式学习方式形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计上，采用了专注于动作关键点的损失函数，确保模型能够准确预测人类手部关键点。此外，检索相似操作的人类视频的策略也为微调阶段提供了有效的训练数据。

📊 实验亮点

在CALVIN基准测试中，AR-VRM的表现超过了现有方法，尤其在少样本场景下，性能提升幅度达到显著的水平，展示了其在数据稀缺情况下的有效性和优越性。

🎯 应用场景

AR-VRM的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括人机协作、智能家居、医疗机器人等。通过提升机器人对人类动作的理解能力，该技术可以在实际操作中实现更高的灵活性和适应性，未来可能推动机器人技术的进一步发展与普及。

📄 摘要（原文）

Visual Robot Manipulation (VRM) aims to enable a robot to follow natural language instructions based on robot states and visual observations, and therefore requires costly multi-modal data. To compensate for the deficiency of robot data, existing approaches have employed vision-language pretraining with large-scale data. However, they either utilize web data that differs from robotic tasks, or train the model in an implicit way (e.g., predicting future frames at the pixel level), thus showing limited generalization ability under insufficient robot data. In this paper, we propose to learn from large-scale human action video datasets in an explicit way (i.e., imitating human actions from hand keypoints), introducing Visual Robot Manipulation with Analogical Reasoning (AR-VRM). To acquire action knowledge explicitly from human action videos, we propose a keypoint Vision-Language Model (VLM) pretraining scheme, enabling the VLM to learn human action knowledge and directly predict human hand keypoints. During fine-tuning on robot data, to facilitate the robotic arm in imitating the action patterns of human motions, we first retrieve human action videos that perform similar manipulation tasks and have similar historical observations , and then learn the Analogical Reasoning (AR) map between human hand keypoints and robot components. Taking advantage of focusing on action keypoints instead of irrelevant visual cues, our method achieves leading performance on the CALVIN benchmark {and real-world experiments}. In few-shot scenarios, our AR-VRM outperforms previous methods by large margins , underscoring the effectiveness of explicitly imitating human actions under data scarcity.