HACTS：一种人类作为副驾驶的机器人遥操作系统
机器人学
2026-02-19 v2 机器学习
摘要
遥操作对于需要人类演示或纠正的自主机器人学习至关重要，尤其是操控任务。然而，大多数现有系统仅提供单向机器人控制，缺乏与遥操作硬件同步机器人状态的能力，阻碍了实时、灵活的干预。本文引入HACTS（Human-As-Copilot Teleoperation System），一种新型系统，通过在机器人臂和遥操作硬件之间建立双向、实时联合同步，实现人类副驾驶的无缝介入。这种简单却有效的反馈机制类似于自动驾驶车辆中的方向盘，使人类副驾驶能够在收集动作-纠正数据以进行未来学习时实现无缝介入。HACTS采用3D打印组件和低成本现成电机实现，既可访问又可扩展。我们的实验表明，HACTS在模仿学习（IL）和强化学习（RL）任务中显著提升了性能，增强了IL恢复能力和数据效率，并促进了人机RL的进行。HACTS为更有效、更互动的人机协作和数据收集铺平了道路，推动了机器人操控能力的提升。
引用
@article{arxiv.2503.24070,
title = {HACTS: a Human-As-Copilot Teleoperation System for Robot Learning},
author = {Zhiyuan Xu and Yinuo Zhao and Kun Wu and Ning Liu and Junjie Ji and Zhengping Che and Chi Harold Liu and Jian Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.24070},
year = {2026}
}