OmniClone：面向全身人形仿生器的稳健全能式人体遥操作系统
机器人学
2026-03-17 v1
摘要
全身人形仿生器遥操作使人类能够远程控制人形机器人，既是实时操作工具，也是可扩展的自主学习示范收集引擎。尽管近期进展取得显著成果，现有系统使用的综合指标掩盖了关键故障模式。这种缺乏诊断细粒度，加上紧耦合且维护密集的系统配置，阻碍了稳健的实际部署。一个关键开放性挑战是构建一个同时稳健、通用且实用可行的遥操作系统。本文提出OmniClone，一套全身人形仿生器遥操作系统，在单块消费级GPU上即可实现高保真、多技能控制，数据需求有限。我们方法的核心是OmniBench——一种诊断基准，跨分层运动类别和难度水平评估策略，揭示了前任系统的狭隘专化。基于这些诊断，我们识别出优化的数据配方，集成系统级改进：subject-agnostic retargeting和稳健通信，总体将Mean Per-Joint Position Error(MPJPE)降低66%以上，计算资源需求比可比方法低数个数量级。关键的是，OmniClone是控制源无关的：单一统一的策略支持实时遥操作、生成运动回放以及视觉-语言-动作(VLA)模型，同时能够 generalization 到体型差异巨大的操作员。通过将诊断评估与实际工程相结合，OmniClone为可扩展的人形仿生器遥操作和自主学习提供了可及的基础。
引用
@article{arxiv.2603.14327,
title = {OmniClone: Engineering a Robust, All-Rounder Whole-Body Humanoid Teleoperation System},
author = {Yixuan Li and Le Ma and Yutang Lin and Yushi Du and Mengya Liu and Kaizhe Hu and Jieming Cui and Yixin Zhu and Wei Liang and Baoxiong Jia and Siyuan Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.14327},
year = {2026}
}
备注
Website: https://omniclone.github.io/