論文の概要: TWIST2: Scalable, Portable, and Holistic Humanoid Data Collection System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02832v1
- Date: Tue, 04 Nov 2025 18:58:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 18:47:06.163208
- Title: TWIST2: Scalable, Portable, and Holistic Humanoid Data Collection System
- Title（参考訳）: TWIST2: スケーラブルでポータブルでホロスティックなヒューマノイドデータ収集システム
- Authors: Yanjie Ze, Siheng Zhao, Weizhuo Wang, Angjoo Kanazawa, Rocky Duan, Pieter Abbeel, Guanya Shi, Jiajun Wu, C. Karen Liu,
- Abstract要約: 既存のヒューマノイド遠隔操作システムは、分離された制御を使用するか、高価なモーションキャプチャー装置に依存している。
本稿では,携帯型モキャップフリーなヒューマノイド遠隔操作・データ収集システムであるTWIST2を紹介する。
長軸的,移動的ヒューマノイドスキルを実証し,約100%の成功率で15分で100個のデモを収集できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.48781507497769
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large-scale data has driven breakthroughs in robotics, from language models to vision-language-action models in bimanual manipulation. However, humanoid robotics lacks equally effective data collection frameworks. Existing humanoid teleoperation systems either use decoupled control or depend on expensive motion capture setups. We introduce TWIST2, a portable, mocap-free humanoid teleoperation and data collection system that preserves full whole-body control while advancing scalability. Our system leverages PICO4U VR for obtaining real-time whole-body human motions, with a custom 2-DoF robot neck (cost around $250) for egocentric vision, enabling holistic human-to-humanoid control. We demonstrate long-horizon dexterous and mobile humanoid skills and we can collect 100 demonstrations in 15 minutes with an almost 100% success rate. Building on this pipeline, we propose a hierarchical visuomotor policy framework that autonomously controls the full humanoid body based on egocentric vision. Our visuomotor policy successfully demonstrates whole-body dexterous manipulation and dynamic kicking tasks. The entire system is fully reproducible and open-sourced at https://yanjieze.com/TWIST2 . Our collected dataset is also open-sourced at https://twist-data.github.io .
- Abstract（参考訳）: 大規模なデータは、言語モデルからバイマニュアル操作における視覚言語アクションモデルまで、ロボット工学のブレークスルーを導いた。
しかし、ヒューマノイドロボティクスには、等しく効果的なデータ収集フレームワークがない。
既存のヒューマノイド遠隔操作システムは、分離された制御を使用するか、高価なモーションキャプチャー装置に依存している。
TWIST2は、拡張性を高めながら全体制御を完全保存する、ポータブルでモキャップフリーなヒューマノイド遠隔操作とデータ収集システムである。
我々のシステムは、PICO4U VRを利用して、人間の動きをリアルタイムに取得し、2-DoFロボットのネック(約250ドル)で自我中心の視覚をコントロールし、人間から人間への全体的制御を可能にする。
長軸的,移動的ヒューマノイドスキルを実証し,約100%の成功率で15分で100個のデモを収集できる。
このパイプライン上に構築された階層型ビズモータポリシフレームワークは,自我中心のビジョンに基づく完全なヒューマノイド体を自律的に制御する。
我々のバイスモータポリシは,全身のデキスタラス操作と動的蹴り動作の実証に成功している。
システム全体が完全に再現可能で、https://yanjieze.com/TWIST2でオープンソース化されている。
収集したデータセットもhttps://twist-data.github.ioでオープンソース化されています。
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