論文の概要: LocoPilot: Single-Operator Bilateral Teleoperation for Loco-Manipulation Policy Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.27998v1
- Date: Tue, 20 Oct 2026 10:37:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.772495
- Title: LocoPilot: Single-Operator Bilateral Teleoperation for Loco-Manipulation Policy Learning
- Title（参考訳）: LocoPilot: Loco-Manipulation Policy Learningのためのシングルオペレータ双方向遠隔操作
- Abstract要約: ロボットフリーインタフェースは、デモを対象のロボットとは独立して収集することを可能にする。
LocoPilotは、ロボット・イン・ザ・ループのデータ収集、モーショントルクのインスツルメンテーションなしでの強制フィードバック、デプロイ時の同じアクションインターフェースを統一する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.503916247376512
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning loco-manipulation policies requires demonstrations that capture coordinated base and arm motion on the target embodiment. Robot-free interfaces allow demonstrations to be collected independently of the target robot, increasing flexibility but without directly capturing platform-specific commands, proprioception, and body-mounted observations. On-robot teleoperation allows to capture these signals directly, but requires an interface capable of commanding the complete system concurrently. This paper presents LocoPilot, a single-operator bilateral teleoperation and data-collection framework implemented on a 12-DoF Unitree Go2 quadruped equipped with a 6-DoF AgileX Piper L manipulator, an Intel RealSense D435 wrist camera, and an Intel RealSense D405 head camera. A second 6-DoF Piper L arm, used as the leader and two handheld controllers provide simultaneous control of the base, body posture, manipulator, and gripper. The follower arm interaction forces are estimated without a dedicated force/torque sensor and rendered to the operator through a passivity-constrained haptic channel. A ROS~2 pipeline records synchronized multimodal observations together with a unified 11D action shared by teleoperation and policy deployment. Compared to prior work, LocoPilot uniquely unifies robot-in-the-loop legged data collection, force feedback without motion-capture instrumentation, and the same action interface at deployment. We evaluate the interface across multiple loco-manipulation tasks and validate the complete collection-to-deployment pipeline by fine-tuning MolmoAct2 \cite{MOLMO} on pick-and-place demonstrations and deploying on the physical robot without action retargeting or additional inverse kinematics. Code available at: https://github.com/iit-DLSLab/LocoPilot
- Abstract（参考訳）: ロボ操作ポリシーの学習には、目標の実施形態上の座標ベースと腕の動きをキャプチャするデモが必要である。
ロボット不要のインターフェースでは、ロボットとは独立してデモを収集することができ、柔軟性が向上するが、プラットフォーム固有のコマンド、プロプレセプション、およびボディマウントされた観察を直接キャプチャすることができない。
オンロボット遠隔操作ではこれらの信号を直接キャプチャすることができるが、完全なシステムを同時に制御できるインタフェースが必要である。
本稿では,Intel RealSense D435手首カメラとIntel RealSense D405ヘッドカメラを備えた,12-DoFのUnitree Go2上に実装されたシングルオペレーショナル遠隔操作およびデータ収集フレームワークであるLocoPilotについて述べる。
第2の6-DoFパイパーLアームはリーダーとして使用され、2つのハンドヘルドコントローラーはベース、体姿勢、マニピュレータ、グリップを同時に制御する。
追従アームの相互作用力は、専用の力/トルクセンサを使わずに推定され、通過性制約された触覚チャネルを介してオペレータにレンダリングされる。
ROS~2パイプラインは、遠隔操作とポリシー展開によって共有される統一された11Dアクションとともに、同期されたマルチモーダル観測を記録する。
以前の作業と比較すると、LocoPilotは、ロボ・イン・ザ・ループ(Robot-in-the-loop)の脚データ収集、モーションキャプチャー・インスツルメンテーションなしでの強制フィードバック、デプロイ時の同じアクションインターフェースを独自に統合している。
複数のロコ操作タスクにまたがるインターフェースを評価し,M MolmoAct2 \cite{MOLMO} を微調整し,アクションリターゲティングや逆運動学を追加せずに物理ロボットに展開することにより,完全なコレクション・ツー・デプロイパイプラインを検証した。
https://github.com/iit-DLSLab/LocoPilot
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