Масштабный симуляционный фреймворк на базе robosuite для обучения роботов-универсалов бытовым кухонным задачам и их бенчмаркинга.
1,9 тыс.+14 за неделю271PythonOtherОбновлён 8 дней назад
StanfordVL/BEHAVIOR-1K
Симуляционный бенчмарк для проверки embodied AI-агентов на 1 000 повседневных домашних задачах — уборке, готовке и наведении порядка.
- Звёзды
- 1,796
- Форки
- 262
- Открытые issues
- 313
- Последний коммит
- 5 часов назад
Что это?
BEHAVIOR-1K — симуляционный бенчмарк для embodied AI-агентов, охватывающий 1 000 повседневных домашних задач. Их отобрали на основе реальных опросов о распределении времени и исследований предпочтений, поэтому они отражают то, чем люди действительно занимаются дома: убираются, готовят и наводят порядок.
Репозиторий представляет собой монолитную кодовую базу со всем необходимым для обучения и оценки агентов на задачах, ориентированных на человека. Скрипт установки управляет зависимостями и позволяет устанавливать только нужные компоненты. Полные инструкции по настройке приведены в официальном руководстве по установке.
Исследователи, занимающиеся обучением роботов, планированием бытовых задач или оценкой embodied AI, могут использовать проект как общий бенчмарк. Проект опубликован вместе со статьёй на arXiv, ссылка на которую приведена в репозитории.
Ключевые возможности
- 01Охватывает 1 000 повседневных домашних задач, отобранных на основе опросов о распределении времени
- 02Предоставляет модульный скрипт установки, позволяющий выбирать отдельные компоненты
- 03Поддерживает обучение и оценку embodied AI-агентов на задачах, ориентированных на человека
- 04Распространяется по лицензии MIT
Сценарии использования
- Сравнение embodied AI-агентов на реалистичных домашних задачах
- Обучение роботизированных политик для уборки, готовки и наведения порядка
- Сравнение методов планирования задач на общем наборе повседневных занятий
Быстрый старт
- 1
Запустите скрипт установки из README (поскольку это скрипт, команда не указана).
- 2
Для модульной настройки следуйте Installation Guide на сайте проекта.
Что важно знать
- В README приведены только скрипт установки и ссылка на руководство, без прямой команды для менеджера пакетов.
- Настройка включает полный стек симуляции, который может быть сложным для установки и запуска.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое BEHAVIOR-1K?
- Симуляционный бенчмарк для проверки embodied AI-агентов на 1 000 повседневных домашних задачах — уборке, готовке и наведении порядка. BEHAVIOR-1K — симуляционный бенчмарк для embodied AI-агентов, охватывающий 1 000 повседневных домашних задач. Их отобрали на основе реальных опросов о распределении времени и исследований предпочтений, поэтому они отражают то, чем люди действительно занимаются дома: убираются, готовят и наводят порядок.
- BEHAVIOR-1K можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- BEHAVIOR-1K распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- BEHAVIOR-1K всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в BEHAVIOR-1K — 7 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать BEHAVIOR-1K?
- Сравнение embodied AI-агентов на реалистичных домашних задачах Обучение роботизированных политик для уборки, готовки и наведения порядка Сравнение методов планирования задач на общем наборе повседневных занятий
- Как установить BEHAVIOR-1K?
- Запустите скрипт установки из README (поскольку это скрипт, команда не указана). Для модульной настройки следуйте Installation Guide на сайте проекта.
- Где скачать BEHAVIOR-1K?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/StanfordVL/BEHAVIOR-1K
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Открытый агентный harness, который позволяет языковым моделям с открытыми весами управлять роботами без предварительного обучения в симуляторах LIBERO, RoboTwin и RoboDojo.
112+12 за неделю4PythonApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён 17 дней назад
Открытый фреймворк для симуляции роботов и обучения навыкам манипуляции, построенный на SAPIEN и поддерживающий параллельные вычисления на GPU.
3,5 тыс.+21 за неделю561PythonApache-2.0Обновлён 3 месяца назад
Открытый фреймворк для создания embodied-агентов, которые используют LLM-планировщики, VLA-модели манипуляции и память для выполнения задач на симуляторах и реальных роботах.
1,7 тыс.+42 за неделю162PythonApache-2.0Обновлён 14 часов назад
Платформа для симуляции в робототехнике и embodied AI: объединяет мультифизический движок, фотореалистичный рендерер и кроссплатформенный компилятор с интерфейсом на Python.
30,2 тыс.+49 за неделю2,9 тыс.PythonApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён 6 часов назад
Китайскоязычная база знаний и подборка материалов по Embodied AI: алгоритмы, инфраструктура, управление и оборудование, а также практическое руководство по RoboTwin 2.0.
16,9 тыс.+95 за неделю1,1 тыс.OtherОбновлён 14 дней назад