BEHAVIOR Robot Suite

BEHAVIOR Robot Suite – 李飞飞团队开源的机器人家庭任务自动化框架

BEHAVIOR Robot Suite是什么

BEHAVIOR Robot Suite（BRS）是由斯坦福大学李飞飞团队开发的一个框架，旨在通过学习全身操作来完成日常家务任务。该框架基于对家务活动的深入分析，识别出机器人所需的关键能力，包括双臂协调、稳定导航和多样化的末端执行器可达性。BRS的核心创新包括JoyLo，一种低成本的全身遥操作接口，用以高效控制机器人并收集高质量的数据；以及WB-VIMA，一种模仿学习算法，通过建模机器人全身动作的层次结构和多模态观测数据，实现精准的全身操作。BRS在真实世界中的多样化家务任务中展现了卓越的表现，展现了在机器人自主操作领域的巨大潜力。

BEHAVIOR Robot Suite的主要功能

• 全身操作能力：具备双臂协调、稳定导航和广泛的末端执行器可达性，能够完成诸如搬运重物、开门、清洁等复杂的家务任务。
• 高效数据收集：JoyLo提供了一种低成本、高效的全身遥操作接口，支持快速的数据采集，为策略学习提供了良好的基础。
• 先进的学习算法：WB-VIMA算法通过建模机器人的学层次结构，动态调整策略，利用多模态感知数据来增强全身动作的协调性。
• 适应真实环境：能够在复杂的真实环境中与未经过修改的日常物品进行交互，完成长时序和多阶段的任务。
• 故障恢复能力：学习到的策略具备自动检测和纠正操作错误的能力，从而提高任务的成功率。

BEHAVIOR Robot Suite的技术原理

• JoyLo（低成本全身遥操作接口）：基于使用低成本硬件（如Nintendo Joy-Con）实现对多度机器人的高效控制。学设计结合移动基座和灵活的躯干，实现全身动作的精确控制。双边遥操作提供触觉反馈，增强用户体验。
• WB-VIMA（全身视觉注意力策略）：将全身动作分解为多个相互关联的部分（如躯干、基座、手臂），并通过自注意力机制动态聚合视觉和触觉等多模态数据，减少对单一模态的依赖，从而提高策略的泛化能力。

BEHAVIOR Robot Suite的项目地址

• 项目官网：https://behavior-robot-suite.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/behavior-robot-suite
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/behavior-robot-suite
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.05652

BEHAVIOR Robot Suite的应用场景

• 家务劳动自动化：能够执行如清理房间、将物品放置到高处或低处的架子上、收拾餐具等任务，从而减轻家庭成员的家务负担。
• 垃圾处理：自动将垃圾袋从室内搬运到室外垃圾桶，包括开门、导航和丢弃垃圾等多步骤操作。
• 衣物整理与收纳：能够从衣柜中取出衣物并将其放置在沙发上，或将衣物挂回衣柜。
• 卫生间清洁：执行如清洁马桶、按下冲水按钮等任务，需要机器人具备高度的灵活性和末端执行器的精确控制。
• 日常物品管理：能够在厨房中打开洗碗机、将物品放入或取出洗碗机等。