今天，我们正式开源 VISTA-Grasp双臂机器人遥操作系统。
VISTA是Virtual Interface for Spatial Teleoperation and Ambience缩写，VISTA‑Grasp: An Immersive VR Teleoperation System for Robot Grasping（沉浸式 VR 机器人抓取遥操作系统）
在具身智能与机器人遥操作领域，低延迟、高沉浸感的交互体验始终是技术落地的核心诉求。 VISTA-Grasp—由穹明智能（QiongMing-Intelligence）自主研发的轻量级WebXR遥操作系统，基于WebXR、WebRTC与ROS生态打造，为双臂机器人提供端到端的沉浸式遥操解决方案，无需复杂配置，开箱即可上手！
为什么打造VISTA-Grasp？
传统机器人遥操作方案往往面临「部署复杂、延迟高、跨平台适配难」三大痛点：依赖专用XR开发套件、视频回传延迟突破秒级、多设备端口映射与ROS适配需大量定制开发。针对这些问题，VISTA-Grasp从底层架构出发，重构了遥操链路，实现「轻量化、低延迟、易部署」的核心目标。
VISTA-Grasp：四大核心特性，重新定义遥操作体验
1. 多模态XR控制：浏览器即入口，适配主流头显
基于WebXR标准构建，无需安装专用APP，在头显浏览器中即可完成高精度头部姿态跟踪、双手控制器位姿采集，完美适配Meta Quest 3等主流XR设备，摆脱封闭生态依赖，降低硬件使用门槛。
2. 超低延迟视频回传：双路WebRTC，沉浸式第一人称视角
集成双路WebRTC视频流，将机器人端视角的 camera0（主视角）与 camera1（辅助视角）画面无延迟推送到VR头显，局域网内端到端延迟在毫秒级，打造「身临其境」的第一人称遥操体验，精准感知机器人作业场景。
3. 高性能双臂运动学：毫秒级IK解算，动作映射更丝滑
开发机端集成Pinocchio与CasADi开源库，实现十毫秒级高频逆运动学解算，将XR手柄的手部动作平滑映射到7自由度机械臂关节，兼顾运动精度与流畅度，适配双臂协同、精细抓取等复杂操作场景。
4. 开箱即用的极简部署：一键启动，无缝对接ROS
采用前后端分离架构，搭配tmux自动化启动脚本，无需手动配置多进程；内置标准ROS桥接层，可直接对接头部、双臂、夹爪及底盘的控制话题，支持「真实机器人+无头模拟」双模式——无硬件也能通过dummy.py完成仿真测试。
5分钟快速上手：从安装到遥操仅三步
第一步：环境搭建（开发机端）
Bash# 克隆项目git clone https://github.com/your-company/yqbz_teleop.gitcd yqbz_teleop# 配置后端环境（AMD64架构，macOS用env_arm64.yaml）conda env create -f env_amd64.yamlconda activate teleop# 安装前端依赖cd frontendnpm installcd ..
第二步：启动服务
Bash# 开发机启动前端+后端核心服务cd run./start.sh# 机器人端启动ROS桥接与摄像头（无机器人则运行python backend/bridge/dummy.py）cd run./rob.sh
第三步：连接VR头显，开始遥操
Bash# 端口映射（以Meta Quest为例）adb connect <VR_IP>:5555adb reverse tcp:5173 tcp:5173adb reverse tcp:5174 tcp:5174
戴上头显，浏览器访问http://localhost:5173，点击「进入AR」，即刻开启双臂机器人遥操！
视频demo：
https://www.bilibili.com/video/BV1ZpLc6gEFz/?share_source=copy_web&vd_source=bc359a953741c0ae464e460eb4116ad3
https://www.bilibili.com/video/BV1ZpLc6gELk/?share_source=copy_web&vd_source=bc359a953741c0ae464e460eb4116ad3
企业级进阶能力：可定制、可扩展
为满足工业级定制需求，VISTA-Grasp提供完善的进阶文档体系：
•系统配置与自定义端口指南：灵活调整网络、硬件适配参数；
•ROS话题映射规范：按需对接不同品牌机械臂、传感器；
•WebRTC视频流调试：针对性优化视频延迟、画质；
•贡献者指南：支持企业团队协作开发、功能定制。
写在最后
VISTA-Grasp的开源，旨在降低具身智能遥操作技术的落地门槛，让更多开发者、企业快速上手高质量的XR机器人遥操方案。我们会持续迭代功能、完善文档，期待你的Star与贡献！
项目地址：
https://github.com/qiongming-intelligence/VISTA-Grasp
https://gitee.com/QiongMing-Intelligent/VISTA-Grasp
