The Role of Embodiment in Intuitive Whole-Body Teleoperation for Mobile Manipulation
作者: Sophia Bianchi Moyen, Rickmer Krohn, Sophie Lueth, Kay Pompetzki, Jan Peters, Vignesh Prasad, Georgia Chalvatzaki
分类: cs.RO, cs.HC, cs.LG
发布日期: 2025-09-03
备注: 8 pages, 8 figures, Accepted at the IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids) 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
研究具身性在移动操作机器人直觉式全身遥操作中的作用，提升数据质量。
🎯 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)
关键词: 移动操作 遥操作 具身性 虚拟现实 人机交互 模仿学习 机器人控制
📋 核心要点
- 现有移动操作机器人的遥操作界面在长时间任务中易疲劳，数据质量难以保证，需要更直观的控制方式。
- 论文研究了耦合与解耦两种具身控制模式，以及VR与屏幕两种视觉反馈方式对遥操作性能的影响。
- 实验表明VR反馈增加认知负荷，耦合控制与解耦控制工作量相当，但耦合控制数据更有利于模仿学习。
📝 摘要（中文）
直觉式遥操作界面对于移动操作机器人至关重要，它能确保高质量的数据收集，同时降低操作员的工作负担。强大的具身感，结合最小的身体和认知需求，不仅能提升大规模数据收集过程中的用户体验，还有助于在长时间内保持数据质量。这对于需要全身协调的、具有挑战性的长时程移动操作任务尤为重要。我们比较了两种不同的机器人控制范式：一种是整合了手臂操作和底座导航功能的耦合具身，另一种是将这些系统视为独立控制实体的解耦具身。此外，我们评估了两种视觉反馈机制：沉浸式虚拟现实和基于传统屏幕的机器人视野可视化。这些配置在一个复杂的、多阶段的任务序列中进行了系统评估，该任务序列需要综合规划和执行。结果表明，使用VR作为反馈方式会增加任务完成时间、认知负荷以及遥操作员的感知努力。耦合操作和导航导致用户的工作量与解耦具身相当，而初步实验表明，通过耦合遥操作获得的数据可以带来更好的模仿学习性能。我们对直觉式遥操作界面的整体视角为大规模收集高质量、高维移动操作数据提供了有价值的见解，同时考虑了人类操作员。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决移动操作机器人遥操作过程中，如何设计更直观、高效的控制界面，以降低操作员的认知负荷，提高数据收集质量的问题。现有方法在长时间、复杂任务中，操作员容易疲劳，导致数据质量下降，且缺乏对具身性在遥操作中的系统性研究。
核心思路：论文的核心思路是通过比较不同的具身控制模式（耦合与解耦）和视觉反馈方式（VR与屏幕），来探究它们对遥操作性能的影响。通过实验评估操作员的工作量、任务完成时间和数据质量，从而为设计更优的遥操作界面提供指导。
技术框架：论文的整体框架包括以下几个部分：1) 设计两种具身控制模式：耦合模式将手臂操作和底座导航整合，解耦模式则将它们视为独立的控制实体。2) 设计两种视觉反馈方式：VR沉浸式反馈和屏幕可视化反馈。3) 设计一个复杂的多阶段移动操作任务序列，用于评估不同控制模式和反馈方式的性能。4) 通过实验收集数据，并分析操作员的工作量、任务完成时间和数据质量。
关键创新：论文的关键创新在于系统性地研究了具身性和视觉反馈方式对移动操作机器人遥操作性能的影响。以往的研究往往只关注单一方面的因素，而忽略了它们之间的相互作用。论文通过对比不同的组合方式，揭示了它们对操作员工作量、任务完成时间和数据质量的不同影响。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 耦合控制模式的具体实现方式，例如如何将手臂操作和底座导航进行协调控制。2) VR反馈的具体实现方式，例如如何将机器人的视野实时渲染到VR设备中。3) 多阶段移动操作任务序列的设计，需要确保任务的复杂性和挑战性，能够充分反映不同控制模式和反馈方式的差异。4) 工作量评估指标的选择，需要能够客观地反映操作员的认知负荷。
📊 实验亮点
实验结果表明，VR反馈虽然提供了更强的沉浸感，但增加了操作员的认知负荷和感知努力。耦合操作和导航与解耦操作相比，用户工作量相当，但耦合操作产生的数据更有利于模仿学习。这些发现为设计更有效的移动操作机器人遥操作界面提供了重要依据。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要远程操作的移动操作机器人场景，例如：危险环境下的救援、核电站的维护、太空探索等。通过优化遥操作界面，可以降低操作员的工作负担，提高任务效率和安全性，并能收集到更高质量的训练数据，用于提升机器人的自主能力。
📄 摘要（原文）
Intuitive Teleoperation interfaces are essential for mobile manipulation robots to ensure high quality data collection while reducing operator workload. A strong sense of embodiment combined with minimal physical and cognitive demands not only enhances the user experience during large-scale data collection, but also helps maintain data quality over extended periods. This becomes especially crucial for challenging long-horizon mobile manipulation tasks that require whole-body coordination. We compare two distinct robot control paradigms: a coupled embodiment integrating arm manipulation and base navigation functions, and a decoupled embodiment treating these systems as separate control entities. Additionally, we evaluate two visual feedback mechanisms: immersive virtual reality and conventional screen-based visualization of the robot's field of view. These configurations were systematically assessed across a complex, multi-stage task sequence requiring integrated planning and execution. Our results show that the use of VR as a feedback modality increases task completion time, cognitive workload, and perceived effort of the teleoperator. Coupling manipulation and navigation leads to a comparable workload on the user as decoupling the embodiments, while preliminary experiments suggest that data acquired by coupled teleoperation leads to better imitation learning performance. Our holistic view on intuitive teleoperation interfaces provides valuable insight into collecting high-quality, high-dimensional mobile manipulation data at scale with the human operator in mind. Project website:https://sophiamoyen.github.io/role-embodiment-wbc-moma-teleop/