本研究设计了一个低成本的基于视觉的遥操作系统 DexPilot，透过观察裸露的人手简单操作即可完全控制拥有 23 个 DoA 的机器人系统，能够执行各种复杂的操作，收集高维度、多模态的状态 - 行动数据，为未来学习挑战性操作任务的感觉运动策略奠定基础。

Oct, 2019

本文介绍了一个多模态移动远程操作系统，其由一种新颖的基于视觉的手部姿态回归网络（Transteleop）和一种基于 IMU 的臂部追踪方法组成，并使用低成本深度摄像头观察人手，并通过图像到图像的转换过程生成了配对机器人手部姿势的深度图像，同时具备同时手 - 臂控制的可穿戴相机支架，关键点重建损失探索了人类和机器人手之间在外观和解剖上的相似之处，并丰富了重建图像的局部特征。网络评价结果和各种复杂操作的操作都表明了我们的系统的效率和稳定性。

Mar, 2020

我们提出了一种沉浸式远程操作系统 Open-TeleVision，用于收集机器人学习演示所必需的在机器人上的数据，通过在一个立体的方式中使操作者主动感知机器人的周围环境，并将操作者的手臂和手部动作映射到机器人上，创造出一种沉浸式的体验，我们通过在真实环境中收集数据并训练模仿学习策略，验证了我们系统的有效性。

Jul, 2024

在该论文中，我们演示了 TeleMoMa，这是一种用于移动操纵机器人的整体远程操作的通用模块化接口。通过使用多种人机接口（包括 RGB 和深度摄像机、虚拟现实控制器、键盘、游戏杆等），TeleMoMa 降低了人们提供移动操纵演示的门槛。通过在仿真和现实世界中远程操作多个现有移动操纵器，我们展示了 TeleMoMa 的多功能性。通过训练移动操纵任务的模仿学习策略，并通过用户研究评估不同人机接口组合下初学者学习收集演示的难易程度，我们展示了使用 TeleMoMa 收集演示的质量。我们希望 TeleMoMa 成为一个有用的工具，使研究人员能够收集整体移动操纵演示。

Mar, 2024

提出在商用虚拟现实界面下对工业机器人进行远程操作的问题，为此，提出了一个简化的过滤方法来处理命令信号，以便在熟练掌握虚拟现实界面的情况下对工业机器人进行远程操作，这一方法已在多种接触丰富的操作任务中得到了证明

May, 2023

通过单个 RGB 摄像头观察人类操作者的动作并实时模仿，我们利用大规模丰富的人类手部视频数据训练了一个 system，使得未经训练的人能在各种熟练操作任务中对机器人进行远程操作，从而使机器人教学更加易于实现并可望辅助机器人在真实世界中实现自主行为。

Feb, 2022

本文提出了一种基于视觉的程序自由编程的方法，利用强化学习实现复杂多指手势下的实物操作，无需手动建模或奖励工程。

Dec, 2022

本文讲述了如何通过商用虚拟现实技术和机器人控制软件集成降低成本来开发远程机器人系统，同时还引入了人体肢体表示模型，取得了比自动化算法更好的拾取、组装和制造效果。

Mar, 2017

通过学习人类示范，我们利用双臂系统和视触数据探索实现类似人类敏捷性、感知体验和运动模式的目标。我们开发了一种低成本的手臂远程操作系统并重新利用配备触觉传感器的义肢手，通过采集到的视触数据学习完成长周期、高精度任务。我们的结果在双臂多指操作和视触数据方面迈出了有希望的一步。

Apr, 2024

本研究旨在利用标注不足的人类视频示范来改进基于视觉的机器人操作学习数据，通过引入图像遮蔽的方法，提高眼手相机机器人操作策略的成功率达 58％。

Jul, 2023