論文の概要: XRoboToolkit: A Cross-Platform Framework for Robot Teleoperation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00097v1
- Date: Thu, 31 Jul 2025 18:45:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-04 18:08:53.630084
- Title: XRoboToolkit: A Cross-Platform Framework for Robot Teleoperation
- Title（参考訳）: XRoboToolkit: ロボット遠隔操作のためのクロスプラットフォームフレームワーク
- Authors: Zhigen Zhao, Liuchuan Yu, Ke Jing, Ning Yang,
- Abstract要約: XRoboToolkitは、OpenXR標準上に構築された拡張現実ベースのロボット遠隔操作のためのクロスプラットフォームフレームワークである。
システムは低レイテンシの立体視フィードバック、最適化に基づく逆運動学、多様なトラッキングモードをサポートする。
本稿では、高精度な操作タスクによってフレームワークの有効性を実証し、堅牢な自律性能を示すVLAモデルをトレーニングすることで、データ品質を検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0522824606408765
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advancement of Vision-Language-Action models has created an urgent need for large-scale, high-quality robot demonstration datasets. Although teleoperation is the predominant method for data collection, current approaches suffer from limited scalability, complex setup procedures, and suboptimal data quality. This paper presents XRoboToolkit, a cross-platform framework for extended reality based robot teleoperation built on the OpenXR standard. The system features low-latency stereoscopic visual feedback, optimization-based inverse kinematics, and support for diverse tracking modalities including head, controller, hand, and auxiliary motion trackers. XRoboToolkit's modular architecture enables seamless integration across robotic platforms and simulation environments, spanning precision manipulators, mobile robots, and dexterous hands. We demonstrate the framework's effectiveness through precision manipulation tasks and validate data quality by training VLA models that exhibit robust autonomous performance.
- Abstract（参考訳）: Vision-Language-Actionモデルの急速な進歩は、大規模で高品質なロボットデモデータセットに対する緊急の要求を生み出した。
遠隔操作はデータ収集の主要な手法であるが、現在のアプローチではスケーラビリティの制限、複雑なセットアップ手順、最適以下のデータ品質に悩まされている。
本稿では,OpenXR標準上に構築された拡張現実型ロボット遠隔操作のためのクロスプラットフォームフレームワークであるXRoboToolkitを提案する。
このシステムは低遅延の立体視フィードバック、最適化に基づく逆運動学、ヘッド、コントローラ、ハンド、補助的なモーショントラッカーを含む様々なトラッキングモードをサポートする。
XRoboToolkitのモジュラーアーキテクチャは、ロボットプラットフォームとシミュレーション環境をまたいだシームレスな統合を可能にし、精密マニピュレータ、移動ロボット、そして器用な手に渡る。
本稿では、高精度な操作タスクによってフレームワークの有効性を実証し、堅牢な自律性能を示すVLAモデルをトレーニングすることで、データ品質を検証する。
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