論文の概要: CaFe-TeleVision: A Coarse-to-Fine Teleoperation System with Immersive Situated Visualization for Enhanced Ergonomics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14270v2
- Date: Wed, 17 Dec 2025 04:07:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.373371
- Title: CaFe-TeleVision: A Coarse-to-Fine Teleoperation System with Immersive Situated Visualization for Enhanced Ergonomics
- Title（参考訳）: CaFe-TeleVision: 高度エルゴノミクスのための没入型可視化機能付き粗大間遠隔操作システム
- Authors: Zixin Tang, Yiming Chen, Quentin Rouxel, Dianxi Li, Shuang Wu, Fei Chen,
- Abstract要約: CaFe-TeleVisionは、高度エルゴノミクスのための没入型ビジョンを備えた粗大な遠隔操作システムである。
このシステムはヒューマノイドのコラボレーティブロボット上に構築され、6つの困難なバイマニュアル操作タスクで検証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.614261546006796
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Teleoperation presents a promising paradigm for remote control and robot proprioceptive data collection. Despite recent progress, current teleoperation systems still suffer from limitations in efficiency and ergonomics, particularly in challenging scenarios. In this paper, we propose CaFe-TeleVision, a coarse-to-fine teleoperation system with immersive situated visualization for enhanced ergonomics. At its core, a coarse-to-fine control mechanism is proposed in the retargeting module to bridge workspace disparities, jointly optimizing efficiency and physical ergonomics. To stream immersive feedback with adequate visual cues for human vision systems, an on-demand situated visualization technique is integrated in the perception module, which reduces the cognitive load for multi-view processing. The system is built on a humanoid collaborative robot and validated with six challenging bimanual manipulation tasks. User study among 24 participants confirms that CaFe-TeleVision enhances ergonomics with statistical significance, indicating a lower task load and a higher user acceptance during teleoperation. Quantitative results also validate the superior performance of our system across six tasks, surpassing comparative methods by up to 28.89% in success rate and accelerating by 26.81% in completion time. Project webpage: https://clover-cuhk.github.io/cafe_television/
- Abstract（参考訳）: 遠隔操作は遠隔操作とロボットの受容的データ収集に有望なパラダイムを提供する。
最近の進歩にもかかわらず、現在の遠隔操作システムは、特に困難なシナリオにおいて、効率と人間工学の限界に悩まされている。
本稿では,高度エルゴノミクスのための没入型位置可視化システムCaFe-TeleVisionを提案する。
その中核となるのは、ワークスペースの格差を橋渡しするリターゲットモジュールにおいて、効率と物理的エルゴノミクスを共同最適化する粗大な制御機構を提案することである。
人間の視覚システムに適切な視覚的手がかりで没入型フィードバックをストリームするために、オンデマンド位置可視化技術が認識モジュールに統合され、マルチビュー処理の認知負荷が軽減される。
このシステムはヒューマノイドのコラボレーティブロボット上に構築され、6つの困難なバイマニュアル操作タスクで検証される。
24名の被験者を対象に,CaFe-TeleVisionによるエルゴノミクスの統計的意義の向上が確認され,遠隔操作時のタスク負荷の低減とユーザ受け入れの促進が示唆された。
また,6つのタスクにまたがるシステムの性能を定量的に検証し,成功率28.89%,完了時間26.81%に向上した。
プロジェクトWebページ: https://clover-cuhk.github.io/cafe_television/
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