LeVR: A Modular VR Teleoperation Framework for Imitation Learning in Dexterous Manipulation

📄 arXiv: 2509.14349v1 📥 PDF

作者: Zhengyang Kris Weng, Matthew L. Elwin, Han Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-17

💡 一句话要点

LeVR：用于灵巧操作模仿学习的模块化VR遥操作框架

🎯 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: VR遥操作 模仿学习 灵巧操作 机器人控制 数据采集

📋 核心要点

  1. 现有机器人模仿学习系统在数据采集方面存在局限性，特别是对于灵巧操作任务，VR遥操作的易用性和鲁棒性有待提高。
  2. LeVR框架通过模块化设计和与LeRobot框架的集成，简化了VR遥操作数据采集流程，并支持直接利用VR数据进行策略学习。
  3. LeFranX是基于LeVR的开源实现，通过收集的专家演示数据集，成功微调了视觉运动策略，验证了系统的有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍LeVR，一个模块化软件框架，旨在弥合机器人模仿学习中的两个关键差距。首先，它为使用机器人手臂和灵巧手的数据收集提供了强大而直观的虚拟现实（VR）遥操作，解决了现有系统中的一个常见限制。其次，它与强大的LeRobot模仿学习（IL）框架原生集成，从而可以使用基于VR的遥操作数据并简化演示收集过程。为了演示LeVR，我们发布了LeFranX，这是一个用于Franka FER手臂和RobotEra XHand的开源实现，这两个都是广泛使用的研究平台。LeFranX提供了从数据收集到真实世界策略部署的无缝端到端工作流程。我们通过收集100个专家演示的公共数据集来验证我们的系统，并使用它成功地微调了最先进的视觉运动策略。我们提供我们的开源框架、实现和数据集，以加速机器人社区的IL研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人模仿学习，尤其是在灵巧操作领域，面临数据收集的挑战。传统的示教方法要么依赖于人工示教，效率低下且难以泛化；要么使用复杂的运动捕捉系统，成本高昂且操作复杂。VR遥操作提供了一种更直观和高效的数据收集方式，但现有系统在鲁棒性、易用性以及与现有模仿学习框架的集成方面存在不足。

核心思路：LeVR的核心思路是构建一个模块化的VR遥操作框架，该框架能够提供稳定可靠的VR控制，并无缝集成到现有的模仿学习流程中。通过模块化设计，LeVR可以方便地扩展到不同的机器人平台和灵巧手，同时提供清晰的接口，方便用户进行定制和开发。

技术框架：LeVR框架主要包含三个模块：VR控制模块、机器人控制模块和数据记录模块。VR控制模块负责接收VR设备的输入，并将其转换为机器人的运动指令。机器人控制模块负责将运动指令发送给机器人，并接收机器人的状态反馈。数据记录模块负责记录VR设备和机器人的状态数据，用于后续的模仿学习。LeVR与LeRobot模仿学习框架原生集成，可以直接使用LeVR采集的数据进行策略训练。

关键创新：LeVR的关键创新在于其模块化设计和与LeRobot框架的无缝集成。模块化设计使得LeVR可以方便地扩展到不同的机器人平台和灵巧手，而与LeRobot框架的集成则简化了模仿学习的流程，使得用户可以更方便地利用VR数据进行策略训练。

关键设计：LeVR的关键设计包括：1) 使用稳定的VR控制算法，保证机器人的运动平滑稳定；2) 提供清晰的API接口，方便用户进行定制和开发；3) 与LeRobot框架集成，支持多种模仿学习算法，如行为克隆、动态时间规整等。

📊 实验亮点

通过收集100个专家演示数据集，并使用该数据集成功微调了最先进的视觉运动策略，验证了LeVR框架的有效性。LeFranX开源实现为Franka FER手臂和RobotEra XHand提供了端到端的工作流程，加速了机器人社区的模仿学习研究。

🎯 应用场景

LeVR框架可应用于各种需要灵巧操作的机器人任务，如装配、抓取、操作工具等。该框架可以降低数据采集的成本和难度，加速机器人模仿学习的研究和应用，例如在智能制造、医疗康复、家庭服务等领域具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

We introduce LeVR, a modular software framework designed to bridge two critical gaps in robotic imitation learning. First, it provides robust and intuitive virtual reality (VR) teleoperation for data collection using robot arms paired with dexterous hands, addressing a common limitation in existing systems. Second, it natively integrates with the powerful LeRobot imitation learning (IL) framework, enabling the use of VR-based teleoperation data and streamlining the demonstration collection process. To demonstrate LeVR, we release LeFranX, an open-source implementation for the Franka FER arm and RobotEra XHand, two widely used research platforms. LeFranX delivers a seamless, end-to-end workflow from data collection to real-world policy deployment. We validate our system by collecting a public dataset of 100 expert demonstrations and use it to successfully fine-tune state-of-the-art visuomotor policies. We provide our open-source framework, implementation, and dataset to accelerate IL research for the robotics community.