BEHAVIOR Robot Suite

BEHAVIOR Robot Suite – 李飛飛團隊開源的機器人家庭任務自動化框架

BEHAVIOR Robot Suite是什么

BEHAVIOR Robot Suite（BRS）是由斯坦福大學李飛飛團隊開發的一個框架，旨在通過學習全身操作來完成日常家務任務。該框架基于對家務活動的深入分析，識別出機器人所需的關鍵能力，包括雙臂協調、穩定導航和多樣化的末端執行器可達性。BRS的核心創新包括JoyLo，一種低成本的全身遙操作接口，用以高效控制機器人并收集高質量的數據；以及WB-VIMA，一種模仿學習算法，通過建模機器人全身動作的層次結構和多模態觀測數據，實現精準的全身操作。BRS在真實世界中的多樣化家務任務中展現了卓越的表現，展現了在機器人自主操作領域的巨大潛力。

BEHAVIOR Robot Suite的主要功能

• 全身操作能力：具備雙臂協調、穩定導航和廣泛的末端執行器可達性，能夠完成諸如搬運重物、開門、清潔等復雜的家務任務。
• 高效數據收集：JoyLo提供了一種低成本、高效的全身遙操作接口，支持快速的數據采集，為策略學習提供了良好的基礎。
• 先進的學習算法：WB-VIMA算法通過建模機器人的學層次結構，動態調整策略，利用多模態感知數據來增強全身動作的協調性。
• 適應真實環境：能夠在復雜的真實環境中與未經過修改的日常物品進行交互，完成長時序和多階段的任務。
• 故障恢復能力：學習到的策略具備自動檢測和糾正操作錯誤的能力，從而提高任務的成功率。

BEHAVIOR Robot Suite的技術原理

• JoyLo（低成本全身遙操作接口）：基于使用低成本硬件（如Nintendo Joy-Con）實現對多度機器人的高效控制。學設計結合移動基座和靈活的軀干，實現全身動作的精確控制。雙邊遙操作提供觸覺反饋，增強用戶體驗。
• WB-VIMA（全身視覺注意力策略）：將全身動作分解為多個相互關聯的部分（如軀干、基座、手臂），并通過自注意力機制動態聚合視覺和觸覺等多模態數據，減少對單一模態的依賴，從而提高策略的泛化能力。

BEHAVIOR Robot Suite的項目地址

• 項目官網：https://behavior-robot-suite.github.io/
• GitHub倉庫：https://github.com/behavior-robot-suite
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/datasets/behavior-robot-suite
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2503.05652

BEHAVIOR Robot Suite的應用場景

• 家務勞動自動化：能夠執行如清理房間、將物品放置到高處或低處的架子上、收拾餐具等任務，從而減輕家庭成員的家務負擔。
• 垃圾處理：自動將垃圾袋從室內搬運到室外垃圾桶，包括開門、導航和丟棄垃圾等多步驟操作。
• 衣物整理與收納：能夠從衣柜中取出衣物并將其放置在沙發上，或將衣物掛回衣柜。
• 衛生間清潔：執行如清潔馬桶、按下沖水按鈕等任務，需要機器人具備高度的靈活性和末端執行器的精確控制。
• 日常物品管理：能夠在廚房中打開洗碗機、將物品放入或取出洗碗機等。