在潤色與模仿學習的背景下，探索機器人執行日常任務的潛力時，一個顯著的突破點在於構建高效且直觀的遠程操作框架，以助力機器人學會並執行諸如洗碗、烹飪等複雜任務。儘管模仿學習展現了巨大前景，但它高度依賴於詳盡的人類示範，這成為了限制其廣泛應用的一大瓶頸。
為了克服這一挑戰，香港大學與加州大學的研究團隊攜手，創新性地推出了 Bunny-VisionPro 系統，該系統巧妙融合了 Apple Vision Pro 的先進技術，極大地提升了遠程操作機器人執行精細雙手操作的效率和體驗。
值得注意的是，加州大學聖地亞哥分校與麻省理工學院在這一領域同樣貢獻卓越，它們的研究與 Bunny-VisionPro 系統形成了有益的學術對話，共同推動著遠程機器人操作技術的邊界。
Bunny-VisionPro 的核心優勢在於其設計初衷——構建一個普適性的遠程操作平台，旨在跨越不同機器人型號與任務類型的界限，簡化並加速訓練過程中的示範數據收集。該系統通過 Apple Vision Pro 提供的沉浸式視覺體驗，實現了操作員與機器人之間的無縫連接，仿佛進行的是面對面的直接控制，極大地增強了操作的直觀性和精準度。
值得一提的是，Bunny-VisionPro 還集成了先進的觸覺反饋機制，使得操作員在遠程操控時能夠感受到機器人手的實際觸感，這種多維度的交互體驗極大地提升了操作的沉浸感和成功率。
在初步測試中，該系統展現了其在實時控制、低延遲操作以及安全避障方面的卓越性能，同時其便捷的安裝與部署流程也使其成為機器人研究領域的理想選擇。
系統由三大核心模塊構成：手臂運動控制、手部和運動重定向以及觸覺反饋模塊。這些模塊協同工作，確保了從手腕姿勢到機器人末端執行器的精準映射，從人手姿態到機器人手姿態的無縫轉換，以及從機器人觸覺感知到人類觸覺反饋的即時傳遞。
展望未來，研究團隊計劃深入挖掘觸覺資訊在提升操作精度和適應性方面的潛力，以期進一步優化 Bunny-VisionPro 的性能，為機器人執行更複雜、更精細的任務鋪平道路。
