EgoAERO: 從單段第一人稱影片中學習靈巧操作，無需物體資產
EgoAERO是一個新穎的框架，能夠從單段第一人稱RGB-D人類演示中學習靈巧機器人操作，而無需預先掃描的物體資產。它重建接觸一致的手-物體軌跡，並透過兩階段殘差學習將其轉化為機器人策略。該框架還引入了線上質量評估機制，並構建了包含430萬RGB-D幀的大規模資料集EgoDex-R。實驗表明，其效能接近基於CAD的重建方法。
EgoAERO是一項由Yichen Niu等15位研究人員提出的創新框架，於2026年6月6日提交至arXiv，旨在解決機器人學習中的關鍵挑戰：如何從單段第一人稱RGB-D影片中高效學習靈巧操作，而無需預先掃描的物體三維模型。傳統的機器人學習方法通常需要依賴昂貴的物體掃描資產，這限制了其在實際環境中的靈活性和可擴充套件性。EgoAERO透過一套完整的流程，從單段演示中重建手-物體互動軌跡，並轉化為機器人可執行的策略。
該框架的核心技術包括無資產物體跟蹤與重建、自我運動補償和自適應接觸最佳化。首先，從影片中即時恢復物體的姿態和幾何形狀，無需任何先驗模型。其次，透過自我運動補償消除相機運動帶來的噪聲，確保軌跡的時序一致性。最後，自適應接觸最佳化演算法保證生成的手-物體軌跡滿足物理接觸約束，避免穿透或分離。這些軌跡透過兩階段殘差學習轉換為機器人策略：第一階段學習粗略的軌跡分佈，第二階段進行精細調整，從而適應不同機器人運動學。
為了支援大規模學習，團隊構建了EgoDex-R資料集，包含430萬幀RGB-D資料，涵蓋多種靈巧操作任務，如抓取、旋轉、插入等。此外，引入了線上質量評估機制，自動篩選高質量的演示樣本，提高學習效率。
實驗在模擬和真實機器人環境中進行，EgoAERO均展現出接近甚至媲美基於CAD模型的方法的效能。在HOI4D基準測試中，下游任務的成功率與CAD重建方法幾乎一致，證明了其在實際應用中的潛力。這一工作為無資產、單演示的靈巧操作學習開闢了新道路，有望推動機器人在家庭、醫療、工業等領域的廣泛應用。論文編號arXiv:2606.08057。