# 机器人学习

AGIBOT WORLD是一个专为推进多用途机器人策略而设计的大规模机器人学习数据集。它包括基础模型、基准测试和一个生态系统，旨在为学术界和工业界提供高质量的机器人数据，为具身AI铺平道路。该数据集包含100多台机器人的100万条以上轨迹，覆盖100多个真实世界场景，涉及精细操控、工具使用和多机器人协作等任务。它采用尖端的多模态硬件，包括视觉触觉传感器、耐用的6自由度灵巧手和具有全身控制的移动双臂机器人，支持模仿学习、多智能体协作等研究。AGIBOT WORLD的目标是改变大规模机器人学习，推进可扩展的机器人系统生产，是一个开源平台，邀请研究人员和实践者共同塑造具身AI的未来。

ManiSkill是一个领先的开源平台，专注于机器人模拟、无限机器人数据生成和泛化机器人AI。由HillBot.ai领导，该平台支持通过状态和/或视觉输入快速训练机器人，与其它平台相比，ManiSkill/SAPIEN实现了10-100倍的视觉数据收集速度。它支持在GPU上并行模拟和渲染RGB-D，速度高达30,000+FPS。ManiSkill提供了40多种技能/任务和2000多个对象的预构建任务，拥有数百万帧的演示和密集的奖励函数，用户无需自己收集资产或设计任务，可以专注于算法开发。此外，它还支持在每个并行环境中同时模拟不同的对象和关节，训练泛化机器人策略/AI的时间从天缩短到分钟。ManiSkill易于使用，可以通过pip安装，并提供简单灵活的GUI以及所有功能的广泛文档。

GRUtopia是一个为各种机器人设计的交互式3D社会模拟平台，它通过模拟到现实(Sim2Real)的范式，为机器人学习提供了一个可行的路径。平台包含100k精细标注的交互场景，可以自由组合成城市规模的环境，覆盖89种不同的场景类别，为服务导向环境中通用机器人的部署提供了基础。此外，GRUtopia还包括一个由大型语言模型(LLM)驱动的NPC系统，负责社交互动、任务生成和分配，模拟了具身AI应用的社交场景。

ManiWAV是一个研究项目，旨在通过野外的音频和视觉数据学习机器人操控技能。它通过收集人类演示的同步音频和视觉反馈，并通过相应的策略接口直接从演示中学习机器人操控策略。该模型展示了通过四个接触丰富的操控任务来证明其系统的能力，这些任务需要机器人被动地感知接触事件和模式，或主动地感知物体表面的材料和状态。此外，该系统还能够通过学习多样化的野外人类演示来泛化到未见过的野外环境中。

AMBIDEX是NAVER LABS开发的双臂机器人，旨在实现与人类的安全共存。该机器人具有强大的动力传递机制，同时保持轻便和灵活，满足坚韧和安全性的要求。AMBIDEX项目正在研究新的学习方式，使机器人能够学习人类的动作能力，以执行日常遇到的复杂任务。