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一、基于学习方法在移动操作中的应用现状

基于学习的方法已成为移动操作任务的核心解决方案，显著降低了传统工程设计的负担。其核心优势在于通过数据驱动的方式适应复杂环境，避免了手动设计规则的局限性。

二、传统方法应对高维空间探索的技术路径

为解决移动操作中高维状态与动作空间的探索难题，先前研究主要采用三类策略：

2.1 预定义技能原语：

将复杂任务拆解为基础动作单元（如抓取、移动），通过组合实现整体控制 【1】【2】【3】。

• 例：预先设计 “物体拾取”“路径规划” 等原子技能，通过有限状态机调度执行。

2.2 分解动作空间的强化学习（RL）

将动作空间拆分为子任务（如移动底盘、控制机械臂），分别优化后融合 【4】【5】【6】【7】【8】。

• 例：用 RL 独立训练机器人的移动与抓取策略，再通过层次化架构整合。

2.3 全身控制目标优化

直接以机器人全身状态（如关节角度、末端位置）为目标，通过优化算法求解动作序列 【9】【10】【11】。

• 例：基于模型预测控制（MPC）优化全身运动轨迹，确保动态平衡。

三、模仿学习在移动操作中的突破性进展

        与传统方法（依赖动作原语、状态估计或物体先验）不同，模仿学习（Imitation Learning）实现了端到端的直接映射：

• 核心优势：通过原始 RGB 图像直接映射至全身动作，无需人工设计中间表征，且大规模真实数据训练在室内场景中效果显著 【12】【13】【14】【15】。
• 技术路径：利用专家演示数据（如人类操作轨迹），通过监督学习或对抗训练让智能体模仿最优策略。

四、专家演示数据的收集方式与技术演进

先前研究采用多种手段获取演示数据：

4.1 交互界面驱动：

• VR 界面（如 Oculus Rift）【16】：通过虚拟场景操控映射真实机器人动作；
• 智能手机界面【19】：简化操作门槛，适用于非专业用户。

4.2 物理交互设备：

• 触觉教学【17】：直接手动引导机器人完成动作，记录轨迹；
• 动作捕捉系统【20】：通过光学标记点追踪人体运动（如 Vicon 系统）。

4.3 智能体自生成数据：

• 训练的 RL 策略【18】：用强化学习预训练策略生成 “专家级” 轨迹。

五、人形机器人远程操作的技术探索

针对人形机器人的远程操控，研究聚焦于多模态交互技术：

5.1 动作映射设备：

• 人类动作捕捉服【22】：通过传感器将人体关节运动同步至机器人；
• 外骨骼【23】：穿戴式设备采集人体发力与姿态数据（如肌电信号、关节角度）。

5.2 反馈系统：

• VR 头戴设备【24】：提供机器人视角的视觉反馈；
• 触觉反馈设备【25】：通过振动、压力等传递环境接触信息（如地面摩擦力、物体抓取力度）。

六、现有技术的局限性：低成本全身演示方案的缺失

        Purushottam 等人曾开发基于力板的外骨骼套装，实现轮式人形机器人的全身远程操作，但存在显著缺陷：

• 成本高昂：力板与专业外骨骼设备价格昂贵，难以普及；
• 应用场景受限：仅适用于轮式机器人，无法满足双手移动操作（如抓取、搬运）的全身演示需求。

        因此，当前领域缺乏低成本、通用的双手移动操作专家演示收集方案，制约了大规模数据驱动方法的发展。

参考文献

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