MirrorLimb: Implementing hand pose acquisition and robot teleoperation based on RealMirror

📄 arXiv: 2511.08865v1 📥 PDF

作者: Cong Tai, Hansheng Wu, Haixu Long, Zhengbin Long, Zhaoyu Zheng, Haodong Xiang, Tao Shen

分类: cs.RO, cs.HC

发布日期: 2025-11-12

💡 一句话要点

提出基于RealMirror的MirrorLimb框架，实现低成本手部姿态获取和机器人遥操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人遥操作 手部姿态估计 RealMirror Isaac仿真 视觉-语言-动作 低成本方案 机器人学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉跟踪和动作捕捉方案成本高昂，限制了上肢机器人操作研究的普及。
  2. MirrorLimb框架基于PICO和RealMirror生态，旨在提供低成本、实时的手部运动和姿态数据获取方案。
  3. 该系统支持在Isaac仿真环境中进行精确的机器人轨迹记录，并能实时遥操作多种机器人。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于PICO的机器人远程操作框架MirrorLimb，该框架能够以低成本实时获取手部运动和姿态数据，在性价比方面优于主流的视觉跟踪和动作捕捉方案。该框架原生兼容RealMirror生态系统，提供即用功能，可在Isaac仿真环境中实现稳定、精确的机器人轨迹记录，从而促进视觉-语言-动作（VLA）数据集的构建。此外，该系统还支持对配备各种末端执行器的机器人（包括灵巧手和机器人夹爪）进行实时遥操作。这项工作旨在降低上肢机器人操作研究的技术门槛，从而加速VLA相关研究的进展。

🔬 方法详解

问题定义：现有上肢机器人操作研究面临的主要问题是手部运动和姿态数据获取成本高昂，主流的视觉跟踪和动作捕捉方案价格昂贵，使得许多研究者难以开展相关实验和研究。此外，构建大规模的视觉-语言-动作（VLA）数据集也需要高效、精确的机器人轨迹记录方法。

核心思路：MirrorLimb框架的核心思路是利用低成本的PICO设备和RealMirror生态系统，实现手部运动和姿态的实时获取，并将其应用于机器人遥操作和轨迹记录。通过这种方式，可以显著降低硬件成本，并提供易于使用的功能，从而降低上肢机器人操作研究的技术门槛。

技术框架：MirrorLimb框架主要包含以下几个模块：1) 基于PICO的手部运动和姿态数据采集模块；2) RealMirror生态系统集成模块，用于数据处理和传输；3) Isaac仿真环境集成模块，用于机器人轨迹记录和仿真；4) 机器人遥操作模块，支持多种末端执行器，如灵巧手和机器人夹爪。用户通过PICO设备进行手部运动，数据传输到RealMirror进行处理，然后可以用于Isaac仿真环境中的机器人控制或实际机器人的遥操作。

关键创新：MirrorLimb框架的关键创新在于其低成本和易用性。它利用现成的PICO设备和RealMirror生态系统，避免了昂贵的定制硬件和复杂的软件开发。此外，该框架与Isaac仿真环境的无缝集成，使得研究者可以方便地进行机器人轨迹记录和VLA数据集的构建。

关键设计：具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。但可以推测，手部姿态估计可能采用了基于深度学习的方法，并针对PICO设备的数据特性进行了优化。RealMirror生态系统可能提供了预处理和校准功能，以提高数据精度和稳定性。

📊 实验亮点

论文重点在于提出了一种低成本的机器人遥操作框架，并强调了其在Isaac仿真环境中进行稳定、精确的机器人轨迹记录的能力，从而促进VLA数据集的构建。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但强调了该框架在性价比方面优于主流的视觉跟踪和动作捕捉方案。具体的提升幅度属于未知信息。

🎯 应用场景

MirrorLimb框架可广泛应用于机器人遥操作、虚拟现实交互、康复训练等领域。通过降低手部运动捕捉的成本，可以促进更多研究者参与到上肢机器人操作的研究中。此外，该框架还可以用于构建大规模的VLA数据集，为机器人学习和人工智能的发展提供数据支持。未来，该技术有望应用于远程医疗、工业自动化等场景。

📄 摘要（原文）

In this work, we present a PICO-based robot remote operating framework that enables low-cost, real-time acquisition of hand motion and pose data, outperforming mainstream visual tracking and motion capture solutions in terms of cost-effectiveness. The framework is natively compatible with the RealMirror ecosystem, offering ready-to-use functionality for stable and precise robotic trajectory recording within the Isaac simulation environment, thereby facilitating the construction of Vision-Language-Action (VLA) datasets. Additionally, the system supports real-time teleoperation of a variety of end-effector-equipped robots, including dexterous hands and robotic grippers. This work aims to lower the technical barriers in the study of upper-limb robotic manipulation, thereby accelerating advancements in VLA-related research.