发布日期：2025年5月20日 / 更新日期：2025年5月20日 – 作者：Konrad Wolfenstein
TWIST系统：动作捕捉技术（MoCap）革新人形机器人的控制方式——图片来源：Xpert.Digital
远程操控全身模仿系统：实时人机交互将改变机器人技术。
机器人的人类运动：TWIST系统的潜力
科学家在人形机器人远程操作系统研发领域取得了重大突破。通过运用动作捕捉技术，人形机器人现在可以实时执行类似人类的动作。这项创新实现了对机器人的精准、直观控制，是朝着开发具备全身灵巧性的机器人迈出的重要一步。尤其值得一提的是新型的TWIST（远程全身模仿系统），该系统能够将人的完整身体动作传输给机器人，从而开启人机交互的新时代。.
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基于运动捕捉的远程操作基础知识
远程操作是指对机器进行远程控制，在机器人领域尤为重要。当工作空间距离过远、过小、过大或对人类而言过于危险时，就会使用远程机器人系统。人（操作员）与机器人（远程操作员）之间的空间分离使得该系统能够应用于微创手术、炸弹处理和航天应用等诸多领域。.
动作捕捉技术（MoCap）是现代远程操作系统的基础。该技术能够对人体动作进行详细记录和模拟，从而实现对个人或群体的数字化。捕捉到的动作经过智能处理后，可用于制作人体及其动作的动画。.
动作捕捉技术的工作原理
动作捕捉技术利用配备标记点和光学系统的特殊服装，精确追踪并记录真人的身体动作。该技术采集身体所有部位的运动数据——不仅包括手臂、手、腿和脚，还包括躯干、臀部和头部。这些全面的数据随后被转化为人形机器人可以利用人工智能（AI）执行的指令。.
TWIST系统：机器人远程操作领域的突破
由斯坦福大学和西蒙弗雷泽大学联合开发的TWIST系统，代表了人形机器人远程操作领域的一项重大进步。它将动作捕捉技术与强化学习和模仿学习方法相结合。.
“我们希望人形机器人拥有与人类相同的全身灵活性，”TWIST研究的主要作者泽彦杰解释道。“想象一下凌乱的厨房。人类可以用双手拿东西，用脚移动障碍物，比如地上的篮子。人类还可以用身体两侧或手肘开门。我们希望人形机器人能够通过直接模仿人类来实现这些动作。”
TWIST的技术实现
TWIST系统由三个基本组件构成：
- 数据采集与重定向：通过离线和在线重定向，使机器人能够识别并适应人类的动作。这是通过优化传输三维关节位置和方向数据来实现的，同时实时调整身体姿态和足部位置。.
- 控制器模拟训练：TWIST 采用两阶段方法，采用“教师-学生”教学法：
- “教师”控制器拥有对未来参考动作的特权访问权限，这使得它能够规划更平滑的动作。.
- “学生”控制器通过强化学习 (RL) 和行为克隆 (BC) 相结合的方式进行训练，并且只能访问当前的运动信息。.
- 全身控制器：经过训练的控制器使机器人能够在保持平衡的同时利用所有自由度。这使得机器人能够做出更自然、更接近人类的动作。.
研究人员使用 Unitree 的人形 G1 机器人进行测试，发现只需捕捉全身运动并将其精确地传递到机器人的关节即可，从而确保不同肢体的运动协调一致。.
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人形机器人远程操作面临的挑战
开发用于人形机器人的远程操作系统给研究人员带来了几个复杂的挑战：
弥合具身性差距
一个关键挑战是弥合“具身性差距”——即人类和机器人之间解剖结构的差异。由于机器人与人类在比例、关节结构和生理特性方面存在差异，因此直接复制人类的动作并不容易。.
平衡能力和全身协调性
人形机器人全身追踪不仅需要精确控制各个关节，还需要在复杂运动过程中动态保持平衡。传统的远程操作系统通常只关注孤立的动作，例如移动或操作，而TWIST系统则能够实现协调的全身运动。.
延迟和感觉反馈
远程操作系统必须克服诸如延迟（时间延迟）和感觉反馈局限性等问题。这些因素会影响人类动作与机器人反应的同步性。.
动作捕捉远程操作的多种应用
基于动作捕捉的人形机器人远程操控技术开辟了众多应用前景：
危险情况和救援行动
在危险环境中，遥控机器人可以代替人类进行作业，例如在爆炸物处理（EOD）中。2015年至2020年间，仅在英国每年就进行了约2000次爆炸物处理行动，这凸显了寻找安全替代方案的必要性。.
复杂操作任务
人形机器人可以通过远程操控执行复杂的操作任务，例如在厨房或车间等非结构化环境中。它们能够协调使用包括手臂、手、腿和脚在内的整个身体，这在这方面具有至关重要的优势。.
社交机器人与表达能力
对于人形社交机器人而言，展现丰富表情的能力至关重要。马克斯·普朗克物理研究所开发的OCRA系统（基于优化的可定制重定向算法）能够实现不同运动链之间的实时运动映射，从而产生直观且类人的动作。.
替代方法及不同系统的比较
除了 TWIST 之外，还有其他各种基于动作捕捉的远程操作方法：
基于惯性测量单元（IMU）的系统
一些研究人员正在使用基于惯性测量单元（IMU）的运动捕捉系统，这种系统便携且比光学系统更经济。例如，这项技术可用于远程操控运动操作任务，这类任务结合了运动和操控。.
基于神经网络的方法
另一种方法是利用神经网络学习动作捕捉服的传感器数据与机器人执行器角度位置之间的映射关系。这种方法不需要预先建立机器人的分析或数学模型，因此可以应用于各种人机组合。.
针对特定身体部位的系统
除了全身远程操作系统外，还有一些专门针对特定身体部位的系统，例如双手动作捕捉系统。这些系统在精确控制仿生双臂机器人执行精细操作任务方面发挥着重要作用。.
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近期进展和未来展望
人形机器人远程操作系统的发展日新月异。除了TWIST之外，研究人员近期还提出了其他一些创新系统：
H2O：从人类到类人生物
H2O系统仅使用RGB摄像头即可实现对全人形机器人的实时远程操控。它采用基于强化学习的框架和“仿真到数据”的处理方法，来筛选和选择适合人形机器人的动作。.
AR支持的远程操作
研究人员还在探索如何利用增强现实（AR）技术来支持基于动作捕捉的远程操作。通过将人臂的虚拟参考模型与机器人手臂并排显示，用户可以更好地理解运动映射。.
人工智能与动作捕捉：人机交互的未来
近年来，基于动作捕捉的人形机器人远程操控技术取得了长足进步。像TWIST这样的系统代表着一项重大突破，它使机器人能够实时执行类似人类的全身动作。.
动作捕捉技术与强化学习、行为克隆等先进人工智能方法的结合，为人机交互开辟了新的可能性。人形机器人现在不仅可以执行单个动作，还可以进行协调的全身动作，从而实现更高的灵活性和表现力。.
未来，这些技术有望显著拓展人形机器人在危险环境、复杂操作任务以及社交场景中的应用。远程操作系统的精度、鲁棒性和用户友好性的不断提升，将有助于进一步缩小人类能力与机器人执行能力之间的差距。.
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Konrad Wolfenstein
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