論文の概要: XRZero-G0: Pushing the Frontier of Dexterous Robotic Manipulation with Interfaces, Quality and Ratios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13001v2
- Date: Thu, 16 Apr 2026 16:19:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-17 16:09:14.187669
- Title: XRZero-G0: Pushing the Frontier of Dexterous Robotic Manipulation with Interfaces, Quality and Ratios
- Title（参考訳）: XRZero-G0: インタフェース, 品質, 比率によるデクサラスロボットマニピュレーションのフロンティアを推し進める
- Abstract要約: XRZero-G0(XRZero-G0)は、データ収集とポリシー学習のためのハードウェアとソフトウェアの共同設計システムである。
我々は、目標となる物理ロボットにゼロショットのクロスボデーメント転送を可能にする2000時間ロボットフリーデータセットを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.349987856533723
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The acquisition of high-quality, action-aligned demonstration data remains a fundamental bottleneck in scaling foundation models for dexterous robot manipulation. Although robot-free human demonstrations (e.g., the UMI paradigm) offer a scalable alternative to traditional teleoperation, current systems are constrained by sub-optimal hardware ergonomics, open-loop workflows, and a lack of systematic data-mixing strategies. To address these limitations, we present XRZero-G0, a hardware-software co-designed system for embodied data collection and policy learning. The system features an ergonomic, virtual reality interface equipped with a top-view camera and dual specialized grippers to directly improve collection efficiency. To ensure dataset reliability, we propose a closed-loop collection, inspection, training, and evaluation pipeline for non-proprioceptive data. This workflow achieves an 85% data validity rate and establishes a transparent mechanism for quality control. Furthermore, we investigate the empirical scaling behaviors and optimal mixing ratios of robot-free data. Extensive experiments indicate that combining a minimal volume of real-robot data with large-scale robot-free data (e.g., a 10:1 ratio) achieves performance comparable to exclusively real-robot datasets, while reducing acquisition costs by a factor of twenty. Utilizing XRZero-G0, we construct a 2,000-hour robot-free dataset that enables zero-shot cross-embodiment transfer to a target physical robot, demonstrating a highly scalable methodology for generalized real-world manipulation.Our project repository: https://github.com/X-Square-Robot/XRZero-G0
- Abstract（参考訳）: 高品質で行動整合性のある実証データを取得することは、厳格なロボット操作のための基礎モデルをスケーリングする上で、依然として基本的なボトルネックとなっている。
ロボットフリーの人間によるデモ(例:UMIパラダイム)は、従来の遠隔操作に代わるスケーラブルな代替手段を提供するが、現在のシステムは、準最適ハードウェアエルゴノミクス、オープンループワークフロー、体系的なデータ混合戦略の欠如によって制約されている。
これらの制約に対処するため,XRZero-G0は,データ収集とポリシー学習を具体化するハードウェア・ソフトウェア共同設計システムである。
このシステムは、トップビューカメラとデュアル特殊グリップを備えた人間工学的バーチャルリアリティーインタフェースを備えており、収集効率を直接改善している。
データセットの信頼性を確保するため,非受容データに対するクローズドループ収集,検査,トレーニング,評価パイプラインを提案する。
このワークフローは85%のデータ妥当性を達成し、品質管理のための透過的なメカニズムを確立する。
さらに,ロボットフリーデータの実験的スケーリング挙動と最適混合比について検討した。
大規模な実験では、実ロボットデータの最小ボリュームと大規模なロボットフリーデータ(例:10:1比)を組み合わせることで、実ロボットのデータセットに匹敵するパフォーマンスを実現し、取得コストを20倍に削減している。
XRZero-G0を利用することで、ターゲットの物理ロボットにゼロショットのクロスボデーメント転送を可能にする2000時間のロボットフリーデータセットを構築し、一般化された現実世界操作のための高度にスケーラブルな方法論を実証する。
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