論文の概要: Closing the Loop in Teleoperation: Episode-Level Data Quality Assessment and Feedback for High-Quality Demonstration Collection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26349v1
• Date: Mon, 25 May 2026 21:52:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.478295
• Title: Closing the Loop in Teleoperation: Episode-Level Data Quality Assessment and Feedback for High-Quality Demonstration Collection
• Title（参考訳）: 遠隔操作におけるループの閉鎖:エピソードレベルデータ品質評価と高品質実証収集へのフィードバック
• Abstract要約: 本稿では,ロボットテレメトリとセマンティック・タスク・プログレスを基盤として,遠隔操作のループを閉じるフレームワークを提案する。 バイナリ成功や障害フィードバックとは異なり、提案システムでは、エピソードが最適以下である理由を説明し、次のトライアルで修正すべき特定の振る舞いを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.424028268271705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial automation is at a pivotal moment, as Physical AI is driving a transition from rigid, hand-engineered automation systems toward more flexible and adaptive systems. This shift has created a growing demand for large-scale, real-world robot demonstration data, making teleoperation an increasingly important mechanism for data collection. However, high-quality teleoperated demonstrations remain difficult to obtain in practice, as novice operators often produce episodes that are task-successful but suboptimal for downstream use due to inefficient motion, repeated corrections, or operation near robot joint limits. We present a Data Quality Assessment and Feedback (DQAF) framework that closes the loop in teleoperation by providing immediate post-episode feedback grounded in semantic task progress and robot telemetry. The framework extracts quality relevant signals such as sub-task progress, motion smoothness, stalls, kinematic limits and converts them into structured quality assessments and actionable natural-language feedback. Unlike binary success or failure feedback, the proposed system explains why an episode is suboptimal and highlights specific behaviors to correct in the next trial. We evaluate the framework through a diagnostic validation study and a pilot user study. In the validation study, the system is compared with a human reviewer during dataset curation, producing rejection reasons and actionable feedback for improvement. In the pilot study with three novice operators across two manipulation tasks, the operator who received the systems immediate, automated post-episode feedback improved faster than those who did not, producing higher-quality demonstrations sooner.
• Abstract（参考訳）: 産業自動化は重要な瞬間であり、フィジカルAIは厳格で手動の自動化システムから、より柔軟で適応的なシステムへの移行を推進している。 このシフトは、大規模で現実世界のロボットのデモデータに対する需要を増大させ、遠隔操作がデータ収集の重要なメカニズムとしてますます重要になっている。 しかし,非効率な動作や繰り返し補正,ロボット関節の限界付近での操作などにより,初歩的な操作者が下流での作業に適さないエピソードをしばしば生み出すため,高品質な遠隔操作型実演の入手は依然として困難である。 本稿では,セマンティックタスクの進捗とロボットテレメトリを基盤として,遠隔操作のループを閉じるデータ品質評価フィードバック(DQAF)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、サブタスクの進行、動きの滑らかさ、停止、運動制限などの品質関連信号を抽出し、構造化された品質評価と実行可能な自然言語フィードバックに変換する。 バイナリ成功や障害フィードバックとは異なり、提案システムでは、エピソードが最適以下である理由を説明し、次のトライアルで修正すべき特定の振る舞いを強調している。 本研究では,診断検証研究とパイロットユーザ研究を通じて,その枠組みを評価する。 検証実験では、データセットのキュレーション中に人間レビュアーと比較し、拒絶理由と改善のための実用的なフィードバックを生成する。 2つの操作タスクにまたがる3つの初心者オペレータによるパイロットスタディでは、システムを直接受信したオペレーターは、自動的なエピソード後フィードバックが、そうでないオペレーターよりも早く改善され、高品質なデモがより早く作成された。

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