Augmented Reality-Enhanced Robot Teleoperation for Collecting User Demonstrations

📄 arXiv: 2509.11783v1 📥 PDF

作者: Shiqi Gong, Sebastian Zudaire, Chi Zhang, Zhen Li

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-15

备注: Accepted by 2025 8th International Conference on Robotics, Control and Automation Engineering (RCAE 2025)

💡 一句话要点

提出基于增强现实的机器人遥操作系统，用于收集用户示教数据

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 增强现实 机器人遥操作 编程演示 点云渲染 人机交互

📋 核心要点

  1. 传统工业机器人编程复杂耗时，编程演示(PbD)面临直观控制界面挑战。
  2. 提出AR增强的机器人遥操作系统，集成AR控制与点云渲染，实现非接触式示教。
  3. 实验表明，增强感知显著提升任务性能28%，系统可用性量表(SUS)评分提高12%。

📝 摘要（中文）

传统工业机器人编程复杂且耗时，通常需要专家花费数周甚至数月。编程演示(PbD)提供了一种更易用的替代方案，但机器人控制和示教收集的直观界面仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们提出了一种增强现实(AR)增强的机器人遥操作系统，该系统集成了基于AR的控制和空间点云渲染，从而实现直观的非接触式示教。该方法具有通用性，已在ABB机器人平台上进行了演示，并使用IRB 1200工业机器人和GoFa 5协作机器人进行了验证。用户研究评估了实时环境感知（特别是使用和不使用点云渲染）对任务完成准确性、效率和用户信心的影响。结果表明，增强的感知显著提高了任务性能28%，并通过系统可用性量表(SUS)评分提高12%来增强用户体验。这项工作有助于推动工业环境中用于示教收集的直观机器人遥操作、AR界面设计、环境感知和遥操作安全机制的发展。收集到的示教数据可以作为机器学习应用的宝贵训练数据。

🔬 方法详解

问题定义：传统工业机器人编程依赖专家，耗时且成本高昂。编程演示(PbD)简化了编程流程，但缺乏直观的机器人控制和示教收集界面，操作员难以精确控制机器人并进行示教，尤其是在复杂或危险环境中。现有方法通常依赖示教器或物理引导，限制了操作的灵活性和安全性。

核心思路：利用增强现实(AR)技术，将虚拟控制界面叠加到真实环境中，操作员可以通过AR界面直观地控制机器人，无需直接接触机器人或进入工作空间。结合空间点云渲染，为操作员提供更全面的环境感知，提高操作的准确性和效率。这种非接触式遥操作方式提高了安全性，并简化了示教过程。

技术框架：该系统包含三个主要模块：1) AR界面模块，负责将虚拟控制元素叠加到真实环境中，并接收操作员的控制指令；2) 机器人控制模块，负责将AR界面接收到的指令转换为机器人的运动控制指令，并实时控制机器人的运动；3) 环境感知模块，利用传感器（如深度相机）获取环境的点云数据，并将其渲染到AR界面中，为操作员提供环境感知。操作员通过AR设备观察真实环境和虚拟控制界面，并通过手势或语音等方式发送控制指令，机器人根据指令执行相应的动作。

关键创新：该方法的核心创新在于将AR技术与空间点云渲染相结合，实现了一种直观、安全、灵活的机器人遥操作方式。与传统的示教器或物理引导方法相比，该方法无需直接接触机器人，降低了操作风险，提高了操作效率。同时，AR界面可以根据不同的任务需求进行定制，提高了系统的通用性。

关键设计：AR界面设计：采用用户友好的虚拟控制元素，如虚拟按钮、滑块等，方便操作员进行精确控制。点云渲染：采用实时点云渲染技术，确保操作员能够及时获取环境信息。安全机制：设计了多种安全机制，如碰撞检测、速度限制等，防止机器人发生意外碰撞。

📊 实验亮点

用户研究表明，与不使用点云渲染相比，使用点云渲染的AR遥操作系统能够显著提高任务完成准确性（提升28%）和用户体验（系统可用性量表SUS评分提高12%）。这表明增强的环境感知能够有效提高操作员的控制精度和效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种工业场景，例如危险环境下的机器人操作、精密装配、远程维护等。通过AR界面，操作员可以在安全区域远程控制机器人完成复杂任务，降低人员风险，提高生产效率。收集到的示教数据还可用于训练机器学习模型，实现机器人的自主学习和智能化。

📄 摘要（原文）

Traditional industrial robot programming is often complex and time-consuming, typically requiring weeks or even months of effort from expert programmers. Although Programming by Demonstration (PbD) offers a more accessible alternative, intuitive interfaces for robot control and demonstration collection remain challenging. To address this, we propose an Augmented Reality (AR)-enhanced robot teleoperation system that integrates AR-based control with spatial point cloud rendering, enabling intuitive, contact-free demonstrations. This approach allows operators to control robots remotely without entering the workspace or using conventional tools like the teach pendant. The proposed system is generally applicable and has been demonstrated on ABB robot platforms, specifically validated with the IRB 1200 industrial robot and the GoFa 5 collaborative robot. A user study evaluates the impact of real-time environmental perception, specifically with and without point cloud rendering, on task completion accuracy, efficiency, and user confidence. Results indicate that enhanced perception significantly improves task performance by 28% and enhances user experience, as reflected by a 12% increase in the System Usability Scale (SUS) score. This work contributes to the advancement of intuitive robot teleoperation, AR interface design, environmental perception, and teleoperation safety mechanisms in industrial settings for demonstration collection. The collected demonstrations may serve as valuable training data for machine learning applications.