面向通用机器人的大规模仿真框架,用于厨房日常任务的训练与基准测试。
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用于评测具身智能体在 1000 项日常家务活动(如清洁、烹饪、整理)中表现的仿真基准。
BEHAVIOR-1K 是一个面向具身智能体的仿真基准,涵盖 1000 项日常家务活动。这些活动选自真实的人类时间使用调查和偏好研究,任务贴近人们在家中实际做的事情,例如清洁、烹饪和整理。
仓库采用单体结构,包含训练和评测智能体完成这些任务所需的内容。安装脚本会处理依赖项,并支持按需只安装部分组件。详细的安装步骤见官方安装指南。
从事机器人学习、家务任务规划或具身智能评测的研究者,可以把它作为统一的评测基准使用。项目配套发表了 arXiv 论文,仓库中附有引用信息。
运行 README 中的安装脚本(这是脚本形式,因此不提供命令)
按照项目网站上的安装指南进行模块化安装
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
面向通用机器人的大规模仿真框架,用于厨房日常任务的训练与基准测试。
一个开源机器人操作智能体框架,让开源权重大模型无需训练即可在仿真基准中控制机器人。
基于 SAPIEN 的开源机器人仿真与训练框架,专注于机械臂操作技能,支持 GPU 并行仿真。
一个开源的具身智能体框架,用大模型规划器、VLA 操作模型和记忆机制驱动机器人在仿真器和真实机器人上完成任务。
面向机器人与具身智能的仿真平台,集成多物理引擎、写实渲染器与跨平台编译器,提供 Python 接口。
面向中文开发者的具身智能知识库与资料索引,涵盖算法、基础设施、控制与硬件,并附带 RoboTwin 2.0 动手教程。