BEHAVIOR Robot Suite: Ottimizzazione della Manipolazione Corporea Integrale nel Mondo Reale per le Attività Domestiche Quotidiane

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

March 7, 2025

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

cs.AI

Abstract

I compiti domestici nel mondo reale presentano sfide significative per i robot di manipolazione mobile. Un'analisi dei benchmark esistenti nel campo della robotica rivela che il successo nell'esecuzione dei compiti dipende da tre capacità chiave di controllo del corpo intero: coordinazione bimanuale, navigazione stabile e precisa, e ampia raggiungibilità dell'end-effector. Il raggiungimento di queste capacità richiede un'attenta progettazione hardware, ma la complessità del sistema risultante complica ulteriormente l'apprendimento delle politiche visuomotorie. Per affrontare queste sfide, introduciamo il BEHAVIOR Robot Suite (BRS), un framework completo per la manipolazione del corpo intero in vari compiti domestici. Basato su un robot bimanuale su ruote con un torso a 4 gradi di libertà, BRS integra un'interfaccia di teleoperazione del corpo intero a basso costo per la raccolta dati e un nuovo algoritmo per l'apprendimento delle politiche visuomotorie del corpo intero. Valutiamo BRS su cinque compiti domestici impegnativi che non solo enfatizzano le tre capacità fondamentali, ma introducono anche ulteriori complessità, come la navigazione a lungo raggio, l'interazione con oggetti articolati e deformabili, e la manipolazione in spazi ristretti. Crediamo che l'integrazione dell'embodiment robotico, dell'interfaccia di raccolta dati e del framework di apprendimento di BRS rappresenti un passo significativo verso l'abilitazione della manipolazione del corpo intero nel mondo reale per i compiti domestici quotidiani. BRS è open-source all'indirizzo 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/