Habitat 3.0: Совместная среда обитания для людей, аватаров и роботов

Habitat 3.0: A Co-Habitat for Humans, Avatars and Robots

October 19, 2023

Авторы: Xavier Puig, Eric Undersander, Andrew Szot, Mikael Dallaire Cote, Tsung-Yen Yang, Ruslan Partsey, Ruta Desai, Alexander William Clegg, Michal Hlavac, So Yeon Min, Vladimír Vondruš, Theophile Gervet, Vincent-Pierre Berges, John M. Turner, Oleksandr Maksymets, Zsolt Kira, Mrinal Kalakrishnan, Jitendra Malik, Devendra Singh Chaplot, Unnat Jain, Dhruv Batra, Akshara Rai, Roozbeh Mottaghi

cs.AI

Аннотация

Мы представляем Habitat 3.0: платформу для моделирования, предназначенную для изучения задач совместной работы человека и робота в домашних условиях. Habitat 3.0 предлагает вклад в трех ключевых направлениях: (1) Точное моделирование гуманоидов: решение проблем, связанных с моделированием сложных деформируемых тел, разнообразием внешнего вида и движений, при сохранении высокой скорости симуляции. (2) Инфраструктура с участием человека: обеспечение взаимодействия реального человека с симулированными роботами через мышь/клавиатуру или VR-интерфейс, что позволяет оценивать стратегии роботов с учетом человеческого ввода. (3) Совместные задачи: изучение двух задач, Социальная Навигация и Социальная Перестановка. Социальная Навигация исследует способность робота находить и следовать за аватарами-гуманоидами в неизвестных средах, тогда как Социальная Перестановка фокусируется на сотрудничестве между гуманоидом и роботом при перестановке объектов в сцене. Эти вклады позволяют нам детально изучать стратегии, основанные на обучении с конца в конец, и эвристические базовые подходы для взаимодействия человека и робота, а также оценивать их с участием человека. Наши эксперименты показывают, что обученные стратегии роботов способствуют эффективному выполнению задач при сотрудничестве с неизвестными агентами-гуманоидами и человеческими партнерами, которые могут демонстрировать поведение, ранее не встречавшееся роботу. Кроме того, мы наблюдаем возникающие поведенческие паттерны во время выполнения совместных задач, такие как уступка роботом пространства, когда он блокирует агента-гуманоида, что позволяет последнему успешно завершить задачу. Более того, эксперименты с использованием инструмента с участием человека демонстрируют, что автоматизированная оценка с гуманоидами может указывать на относительный порядок различных стратегий при их оценке с реальными человеческими партнерами. Habitat 3.0 открывает новые интересные возможности в симуляторах для воплощенного ИИ, и мы надеемся, что он проложит путь к новым горизонтам в области взаимодействия человека и воплощенного ИИ.

English

We present Habitat 3.0: a simulation platform for studying collaborative human-robot tasks in home environments. Habitat 3.0 offers contributions across three dimensions: (1) Accurate humanoid simulation: addressing challenges in modeling complex deformable bodies and diversity in appearance and motion, all while ensuring high simulation speed. (2) Human-in-the-loop infrastructure: enabling real human interaction with simulated robots via mouse/keyboard or a VR interface, facilitating evaluation of robot policies with human input. (3) Collaborative tasks: studying two collaborative tasks, Social Navigation and Social Rearrangement. Social Navigation investigates a robot's ability to locate and follow humanoid avatars in unseen environments, whereas Social Rearrangement addresses collaboration between a humanoid and robot while rearranging a scene. These contributions allow us to study end-to-end learned and heuristic baselines for human-robot collaboration in-depth, as well as evaluate them with humans in the loop. Our experiments demonstrate that learned robot policies lead to efficient task completion when collaborating with unseen humanoid agents and human partners that might exhibit behaviors that the robot has not seen before. Additionally, we observe emergent behaviors during collaborative task execution, such as the robot yielding space when obstructing a humanoid agent, thereby allowing the effective completion of the task by the humanoid agent. Furthermore, our experiments using the human-in-the-loop tool demonstrate that our automated evaluation with humanoids can provide an indication of the relative ordering of different policies when evaluated with real human collaborators. Habitat 3.0 unlocks interesting new features in simulators for Embodied AI, and we hope it paves the way for a new frontier of embodied human-AI interaction capabilities.