# ロボット学習

AGIBOT WORLDは、多用途ロボット戦略の進歩を目的として設計された大規模なロボット学習データセットです。基礎モデル、ベンチマーク、エコシステムを含み、学術界と産業界に高品質のロボットデータを提供し、エンボディドAIへの道を切り開くことを目指しています。このデータセットには、100台以上のロボットによる100万件以上の軌跡データが含まれており、100以上の現実世界のシナリオを網羅し、精密操作、ツール使用、複数ロボットの協調作業などのタスクが含まれています。最先端のマルチモーダルハードウェア（ビジュアル触覚センサー、耐久性のある6自由度を持つ巧みなハンド、全身制御可能な移動型双腕ロボットなど）を採用し、模倣学習、マルチエージェント協調などの研究を支援します。AGIBOT WORLDの目標は、大規模なロボット学習を変革し、拡張可能なロボットシステムの生産を促進することです。オープンソースプラットフォームとして、研究者や実践者がエンボディドAIの未来を共同で形作ることを求めています。

ManiSkillは、ロボットシミュレーション、無限のロボットデータ生成、および汎化ロボットAIに特化した、最先端のオープンソースプラットフォームです。HillBot.aiが主導するこのプラットフォームは、状態および/または視覚入力によるロボットの迅速なトレーニングをサポートしており、他のプラットフォームと比較して、ManiSkill/SAPIENは視覚データ収集速度を10～100倍に向上させています。GPU上でRGB-Dの並列シミュレーションとレンダリングをサポートし、最大30,000+FPSを実現します。ManiSkillは、40種類以上のスキル/タスクと2,000以上のオブジェクトを備えた事前構築済みタスクを提供し、数百万フレームのデモと密度の高い報酬関数を備えているため、ユーザーは資産の収集やタスクのデザインに時間を費やすことなく、アルゴリズム開発に専念できます。さらに、各並列環境で異なるオブジェクトとジョイントを同時にシミュレーションすることで、汎化ロボット戦略/AIのトレーニング時間を数日から数分に短縮します。ManiSkillは使いやすく、pipでインストールでき、シンプルで柔軟なGUIとすべての機能に関する包括的なドキュメントを提供します。

GRUtopiaは、様々なロボット向けに設計されたインタラクティブな3D社会シミュレーションプラットフォームです。シミュレーションから現実世界への転移（Sim2Real）パラダイムを通じて、ロボット学習のための現実的な道筋を提供します。本プラットフォームは、10万件の高精度にアノテーションされたインタラクションシーンを含んでおり、これらを自由に組み合わせて都市規模の環境を構築できます。89種類の異なるシーンカテゴリを網羅し、サービス指向環境における汎用ロボットの展開のための基盤を提供します。さらに、GRUtopiaは、大規模言語モデル（LLM）によって駆動されるNPCシステムを含んでおり、ソーシャルインタラクション、タスク生成、タスク割り当てを担当し、具象AIアプリケーションのソーシャルシーンをシミュレートします。

ManiWAVは、野外の音声と映像データを用いてロボット操作スキルを学習することを目的とした研究プロジェクトです。人間の操作デモンストレーションから同期した音声と映像のフィードバックを収集し、対応する戦略インターフェースを通じて、デモンストレーションから直接ロボット操作戦略を学習します。本モデルは、ロボットが接触事象やパターンをパッシブに感知したり、物体表面の材質や状態をアクティブに感知する必要がある、接触が豊富な4つの操作タスクを通じて、システムの能力を実証しています。さらに、多様な野外の人のデモンストレーションを学習することで、未経験の野外環境にも一般化することができます。

AMBIDEXは、NAVER LABSが開発した双腕ロボットで、人間との安全な共存を実現することを目指しています。強力な動力伝達機構を持ちながら、軽量かつ柔軟性を維持し、堅牢性と安全性を両立させています。AMBIDEXプロジェクトでは、人間のアクション能力を学習し、日常的に遭遇する複雑なタスクを実行できるよう、新しい学習方法の研究を行っています。