近日，清华大学、北京大学、上海交通大学与武汉大学等顶尖高校强强联手，共同推出了一项革命性的人机协同训练框架——MotionTrans。这一创新框架的核心突破在于，使机器人能够在完全缺乏示范的情况下，仅通过观察人类的动作，便能自主学习并执行全新技能，这标志着机器人学习领域迈出了历史性的一步。
传统的机器人训练模式依赖于海量的真实演示数据，而收集这些数据不仅耗时费力，成本高昂。以教机器人拧瓶盖为例，需要操作人员反复演示并精确记录每一个细节。然而，MotionTrans 通过引入虚拟现实（VR）技术，巧妙地解决了这一难题。研究人员利用便携式 VR 设备，让参与者随时随地进行动作录制。系统不仅捕捉佩戴者手部的关键点数据，还同步记录第一人称视角的视频，从而确保了训练数据的高质量与丰富性。经过团队的努力，最终建立了一个包含 3,213 个演示的庞大数据集，涵盖了从日常生活到工业应用的多种人类与机器人协作任务。
MotionTrans 的核心技术在于将人类动作数据转化为机器人可识别的指令语言。研究者们通过算法优化，将人类手部动作的每一个细微之处精确映射到机器人的关节角度，使机器人能够在真实环境中无缝复现人类动作。不仅如此，为了适应机器人的工作特性，团队还针对速度和运动舒适区进行了智能调整，确保机器人在执行任务时的安全与稳定。这一创新框架的问世，意味着机器人将能够通过模仿人类的自然动作，实现更高效、更智能的技能学习，为未来人机协作的广泛应用奠定了坚实基础。
github：https://github.com/michaelyuancb/motiontrans
划重点：
🦾 研究团队推出 MotionTrans 框架，使机器人可以零样本学习新技能。
👾 通过 VR 设备收集人类手部动作数据，构建丰富的训练数据集。
🔧 人类动作数据被转化为机器人语言，实现更高效的技能转移。
