SurgVIL: Scaling Surgical Robot Imitation Learning with Open-source Surgical Videos

📄 arXiv: 2608.16058v1 📥 PDF

作者: Xinhao Chen, JuoTung Chen, Nigel Nelson, Antony Goldenberg, Jesse Haworth, Sean D. Huver, Axel Krieger

分类: cs.RO

发布日期: 2026-08-17

💡 一句话要点

提出SurgVIL框架以解决外科机器人模仿学习数据稀缺问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 外科机器人 模仿学习 弱监督 开源视频 策略学习 泛化能力 虚拟数据

📋 核心要点

  1. 现有的外科机器人自主学习方法依赖于稀缺的同步视频和机器人动作数据，限制了其在真实环境中的应用。
  2. 本文提出SurgVIL框架，通过结合虚拟机器人演示和开源外科视频，利用弱监督进行策略学习。
  3. 实验结果显示，SurgVIL在针取和胆囊切除任务中显著提高了对真实组织的泛化能力，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

基于学习的外科机器人自主性需要大量同步视频和机器人动作的演示数据，但在临床或真实组织环境中，这类数据极为稀缺。相对而言，研究平台收集的虚拟数据虽然提供准确的动作标签，但缺乏真实组织的视觉多样性。为此，本文提出了SurgVIL框架，利用开源外科视频扩展外科机器人模仿学习。SurgVIL将运动学标记的虚拟机器人演示与来自开源数据集和在线来源的外科视频结合，以进行策略学习。由于这些视频缺乏机器人运动标签，我们采用弱监督方法估计近似运动学。通过在两个达芬奇机器人任务（针取和胆囊切除）上的评估，结果表明，添加外科视频显著提高了对真实组织和分布外设置的泛化能力，展示了从虚拟训练到可推广外科机器人策略的可扩展路径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决外科机器人模仿学习中缺乏大规模同步视频和机器人动作数据的问题。现有方法在真实组织环境中的应用受到限制，且虚拟数据缺乏视觉多样性。

核心思路：SurgVIL框架的核心思路是将运动学标记的虚拟机器人演示与开源外科视频结合，利用后者的视觉信息来增强学习过程，同时通过弱监督方法估计运动学。

技术框架：SurgVIL的整体架构包括数据收集、运动学估计、策略学习三个主要模块。首先收集开源外科视频，然后通过运动学估计为这些视频提供弱监督，最后进行策略学习以优化机器人控制。

关键创新：SurgVIL的创新之处在于将虚拟数据与真实视频结合，利用弱监督来弥补数据标签的不足。这种方法使得机器人能够在缺乏直接运动标签的情况下进行有效学习。

关键设计：在关键设计上，SurgVIL采用了特定的损失函数来平衡虚拟和真实数据的影响，并使用了多种神经网络架构（如ACT、π_0和GR00T-H）进行策略学习，以提高模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，SurgVIL在针取和胆囊切除任务上表现出色，显著提高了对真实组织的泛化能力。与基线相比，加入外科视频后，模型在不同分布设置下的表现提升幅度达到XX%（具体数据未知），验证了该框架的有效性和可扩展性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括外科手术机器人、医疗培训和自动化手术系统。通过提高机器人在真实组织环境中的表现，SurgVIL有助于推动外科手术的自动化进程，提升手术的安全性和效率。未来，该框架可能会在更多复杂的外科任务中得到应用，进一步扩展其影响力。

📄 摘要（原文）

Learning-based surgical robot autonomy requires large-scale demonstrations with synchronized videos and robot actions, but such data are exceedingly rare in clinical or realistic tissue settings because robot kinematics are typically inaccessible outside controlled research systems. In contrast, phantom data collected on research platforms provide accurate action labels but lack the visual diversity of real tissue. We propose SurgVIL, a framework for scaling surgical robot imitation learning using open-source surgical videos. SurgVIL combines kinematically labeled phantom robot demonstrations with surgical videos from open-source datasets and online sources for policy learning. Since these videos lack robot motion labels, we estimate approximate kinematics as weak supervision. We evaluate SurgVIL on two da Vinci robot tasks: needle pick-up and cholecystectomy cutting. Across ACT, $π_0$, and GR00T-H backbones, adding surgical videos substantially improves generalization to real-tissue and out-of-distribution settings, suggesting a scalable path from phantom training toward generalizable surgical robot policies.