論文の概要: EgoHumanoid: Unlocking In-the-Wild Loco-Manipulation with Robot-Free Egocentric Demonstration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10106v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 18:59:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.341283
• Title: EgoHumanoid: Unlocking In-the-Wild Loco-Manipulation with Robot-Free Egocentric Demonstration
• Title（参考訳）: EgoHumanoid:ロボットフリーのエゴセントリックデモによるロコ操作のロック解除
• Authors: Modi Shi, Shijia Peng, Jin Chen, Haoran Jiang, Yinghui Li, Di Huang, Ping Luo, Hongyang Li, Li Chen,
• Abstract要約: EgoHumanoidは、エゴセントリックな人間のデモを使って視覚言語アクションポリシーを共同訓練する最初のフレームワークである。 スケーラブルな人的データ収集のためのポータブルシステムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.13034606664333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human demonstrations offer rich environmental diversity and scale naturally, making them an appealing alternative to robot teleoperation. While this paradigm has advanced robot-arm manipulation, its potential for the more challenging, data-hungry problem of humanoid loco-manipulation remains largely unexplored. We present EgoHumanoid, the first framework to co-train a vision-language-action policy using abundant egocentric human demonstrations together with a limited amount of robot data, enabling humanoids to perform loco-manipulation across diverse real-world environments. To bridge the embodiment gap between humans and robots, including discrepancies in physical morphology and viewpoint, we introduce a systematic alignment pipeline spanning from hardware design to data processing. A portable system for scalable human data collection is developed, and we establish practical collection protocols to improve transferability. At the core of our human-to-humanoid alignment pipeline lies two key components. The view alignment reduces visual domain discrepancies caused by camera height and perspective variation. The action alignment maps human motions into a unified, kinematically feasible action space for humanoid control. Extensive real-world experiments demonstrate that incorporating robot-free egocentric data significantly outperforms robot-only baselines by 51\%, particularly in unseen environments. Our analysis further reveals which behaviors transfer effectively and the potential for scaling human data.
• Abstract（参考訳）: 人間のデモは豊かな環境の多様性を提供し、自然にスケールする。 このパラダイムには先進的なロボットアーム操作があるが、ヒューマノイドのロコ操作におけるより困難でデータ不足の問題の可能性はほとんど解明されていない。 エゴヒューマノイド(EgoHumanoid, EgoHumanoid)は、人間中心の多様なデモと限られた量のロボットデータを用いて視覚-言語-行動ポリシーを共同訓練する最初のフレームワークである。 物理的形態と視点の相違を含む人間とロボットのエンボディメントギャップを埋めるために,ハードウェア設計からデータ処理まで,系統的なアライメントパイプラインを導入する。 スケーラブルな人的データ収集のためのポータブルシステムを開発し,転送性向上のための実用的な収集プロトコルを構築した。 人間から人間へのアライメントパイプラインの中核には、2つの重要なコンポーネントがあります。 ビューアライメントは、カメラの高さと視点の変化によって引き起こされる視覚領域の差異を低減する。 アクションアライメントは、ヒトの動作をヒューマノイド制御のための統合された運動学的に実現可能なアクション空間にマッピングする。 ロボットフリーのエゴセントリックなデータを組み込むことで、特に目に見えない環境では、ロボットのみのベースラインを51%上回ることが実証された。 我々の分析により、どの行動が効果的に伝達され、人間のデータをスケーリングする可能性があるかが明らかになる。

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