Learning Adaptive Neural Teleoperation for Humanoid Robots: From Inverse Kinematics to End-to-End Control

📄 arXiv: 2511.12390v1 📥 PDF

作者: Sanjar Atamuradov

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-15

备注: 9 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出基于强化学习的自适应神经遥操作框架，提升人形机器人控制的自然性和鲁棒性

🎯 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: 人形机器人 遥操作 强化学习 逆运动学 力适应 运动平滑 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 传统人形机器人遥操作依赖逆运动学和手动PD控制，难以应对外力扰动，适应不同用户，以及生成动态条件下的自然运动。
  2. 该论文提出一种基于强化学习的神经遥操作框架，直接学习VR控制器输入到机器人关节指令的映射，无需手动设计控制器。
  3. 实验表明，该方法在跟踪误差、运动平滑度和力适应性方面优于传统方法，并在多种操作任务中验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于学习的神经遥操作框架，用于控制复杂操作任务中的人形机器人。该框架利用强化学习训练策略，取代了传统的逆运动学（IK）求解器和手动调整的PD控制器。该方法直接将VR控制器输入映射到机器人关节指令，隐式地处理力扰动，生成平滑轨迹，并适应用户偏好。策略训练首先使用基于IK的遥操作演示进行初始化，然后在模拟中使用力随机化和平滑轨迹奖励进行微调。在Unitree G1人形机器人上的实验表明，与IK基线相比，该学习策略实现了34%的跟踪误差降低，45%的运动平滑度提升，以及更优异的力适应性，同时保持了实时性能（50Hz控制频率）。该方法在物体抓取放置、开门和双手协调等操作任务中得到了验证。结果表明，基于学习的方法可以显著提高人形机器人遥操作系统的自然性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人形机器人遥操作系统通常依赖于逆运动学（IK）求解器和手动调整的PD控制器。这种方法的痛点在于难以处理外部力扰动，无法很好地适应不同用户的操作习惯，并且在动态条件下难以生成自然流畅的运动。因此，需要一种更鲁棒、更适应性强的遥操作控制方法。

核心思路：本文的核心思路是利用深度强化学习，直接学习从VR控制器输入到机器人关节指令的映射策略。通过端到端的学习，可以隐式地处理力扰动，生成平滑的轨迹，并适应用户的操作偏好。这种方法避免了手动设计控制器和调整参数的复杂性，提高了系统的鲁棒性和适应性。

技术框架：该框架包含以下主要阶段：1) 使用基于IK的遥操作数据进行策略初始化，为强化学习提供一个良好的起点。2) 在模拟环境中，使用强化学习算法训练策略，奖励函数包括跟踪误差、运动平滑度和力适应性。3) 使用力随机化技术，提高策略的泛化能力。4) 在真实机器人上进行实验验证，评估策略的性能。

关键创新：最重要的技术创新点在于使用端到端的强化学习方法，直接学习遥操作控制策略。与传统的IK+PD控制方法相比，该方法能够更好地处理力扰动，生成更自然的运动，并适应用户的操作习惯。此外，使用力随机化技术提高了策略的泛化能力，使其能够适应不同的环境和任务。

关键设计：策略网络结构未知，但使用了强化学习进行训练。奖励函数的设计至关重要，包括跟踪误差奖励、运动平滑度奖励和力适应性奖励。力随机化技术通过在模拟环境中引入随机力，来提高策略的鲁棒性。控制频率为50Hz，保证了实时性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，与传统的IK基线相比，该学习策略在Unitree G1人形机器人上实现了34%的跟踪误差降低，45%的运动平滑度提升，以及更优异的力适应性。同时，该方法保持了50Hz的实时控制频率，验证了其在实际应用中的可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要人形机器人进行远程操作的场景，例如危险环境下的救援、精密仪器的维护、以及医疗手术辅助等。通过提高遥操作的自然性和鲁棒性，可以使操作人员更高效、更安全地完成任务，并扩展人形机器人的应用范围。

📄 摘要（原文）

Virtual reality (VR) teleoperation has emerged as a promising approach for controlling humanoid robots in complex manipulation tasks. However, traditional teleoperation systems rely on inverse kinematics (IK) solvers and hand-tuned PD controllers, which struggle to handle external forces, adapt to different users, and produce natural motions under dynamic conditions. In this work, we propose a learning-based neural teleoperation framework that replaces the conventional IK+PD pipeline with learned policies trained via reinforcement learning. Our approach learns to directly map VR controller inputs to robot joint commands while implicitly handling force disturbances, producing smooth trajectories, and adapting to user preferences. We train our policies in simulation using demonstrations collected from IK-based teleoperation as initialization, then fine-tune them with force randomization and trajectory smoothness rewards. Experiments on the Unitree G1 humanoid robot demonstrate that our learned policies achieve 34% lower tracking error, 45% smoother motions, and superior force adaptation compared to the IK baseline, while maintaining real-time performance (50Hz control frequency). We validate our approach on manipulation tasks including object pick-and-place, door opening, and bimanual coordination. These results suggest that learning-based approaches can significantly improve the naturalness and robustness of humanoid teleoperation systems.