BEHAVIOR Robot Suite: Optimización de la Manipulación Corporal Completa en el Mundo Real para Actividades Domésticas Cotidianas

BEHAVIOR Robot Suite: Streamlining Real-World Whole-Body Manipulation for Everyday Household Activities

March 7, 2025

Autores: Yunfan Jiang, Ruohan Zhang, Josiah Wong, Chen Wang, Yanjie Ze, Hang Yin, Cem Gokmen, Shuran Song, Jiajun Wu, Li Fei-Fei

cs.AI

Resumen

Las tareas domésticas del mundo real presentan desafíos significativos para los robots de manipulación móvil. Un análisis de los benchmarks existentes en robótica revela que el desempeño exitoso de las tareas depende de tres capacidades clave de control de cuerpo completo: coordinación bimanual, navegación estable y precisa, y amplia accesibilidad del efector final. Lograr estas capacidades requiere un diseño de hardware cuidadoso, pero la complejidad resultante del sistema complica aún más el aprendizaje de políticas visuomotoras. Para abordar estos desafíos, presentamos el BEHAVIOR Robot Suite (BRS), un marco integral para la manipulación de cuerpo completo en diversas tareas domésticas. Basado en un robot bimanual con ruedas y un torso de 4 grados de libertad (DoF), BRS integra una interfaz de teleoperación de cuerpo completo de bajo costo para la recopilación de datos y un algoritmo novedoso para el aprendizaje de políticas visuomotoras de cuerpo completo. Evaluamos BRS en cinco tareas domésticas desafiantes que no solo enfatizan las tres capacidades principales, sino que también introducen complejidades adicionales, como navegación de largo alcance, interacción con objetos articulados y deformables, y manipulación en espacios confinados. Creemos que la integración de la encarnación robótica de BRS, su interfaz de recopilación de datos y su marco de aprendizaje representan un paso significativo hacia la habilitación de la manipulación de cuerpo completo en tareas domésticas cotidianas. BRS es de código abierto y está disponible en https://behavior-robot-suite.github.io/.

English

Real-world household tasks present significant challenges for mobile manipulation robots. An analysis of existing robotics benchmarks reveals that successful task performance hinges on three key whole-body control capabilities: bimanual coordination, stable and precise navigation, and extensive end-effector reachability. Achieving these capabilities requires careful hardware design, but the resulting system complexity further complicates visuomotor policy learning. To address these challenges, we introduce the BEHAVIOR Robot Suite (BRS), a comprehensive framework for whole-body manipulation in diverse household tasks. Built on a bimanual, wheeled robot with a 4-DoF torso, BRS integrates a cost-effective whole-body teleoperation interface for data collection and a novel algorithm for learning whole-body visuomotor policies. We evaluate BRS on five challenging household tasks that not only emphasize the three core capabilities but also introduce additional complexities, such as long-range navigation, interaction with articulated and deformable objects, and manipulation in confined spaces. We believe that BRS's integrated robotic embodiment, data collection interface, and learning framework mark a significant step toward enabling real-world whole-body manipulation for everyday household tasks. BRS is open-sourced at https://behavior-robot-suite.github.io/