RoboVerse：统一机器人仿真平台、数据集与基准，加速机器人学习研究

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RoboVerse 旨在构建统一的机器人仿真平台、数据集和基准，加速可扩展、可泛化的机器人学习研究。

原文标题：迈向机器人领域ImageNet，大牛Pieter Abbeel领衔国内外高校共建RoboVerse，统一仿真平台、数据集和基准

原文作者：机器之心

冷月清谈：

UC 伯克利、北京大学等机构的研究人员联合推出了 RoboVerse，旨在解决机器人研究中仿真平台碎片化、数据集不足、缺乏统一评估标准等问题。RoboVerse 的核心亮点包括：MetaSim 通用配置系统与标准接口，实现跨仿真器兼容；大规模合成数据集与标准化评测体系，提升算法可比性；混合仿真技术，结合不同仿真器的优势，提高仿真真实度与迁移效果；以及遥操作、Real2Sim 工具链、AI 自动生成任务、GPU 并行训练等功能。RoboVerse 的目标是促进机器人领域的资源整合和协同发展，加速机器人从仿真到现实的进步。

怜星夜思：

1、RoboVerse 提出的混合仿真（Hybrid Simulation）有什么潜在的应用场景？除了文中提到的 MuJoCo 和 Isaac Lab 的结合，你还能想到哪些仿真器或技术可以进行组合，以解决特定机器人任务的挑战？
2、RoboVerse 强调了大规模数据集的重要性，但数据质量同样关键。你认为在机器人仿真数据集中，哪些因素最能影响数据质量？如何有效地提升仿真数据的质量，以提高机器人学习的效果？
3、RoboVerse 提出了 AI 自动生成任务的概念，利用大语言模型（LLM）进行任务创作。你认为这种方法在机器人领域有哪些潜在的应用前景？又会带来哪些挑战？

原文内容


大规模数据集和标准化评估基准显著促进了自然语言处理和计算机视觉领域的发展。然而，机器人领域在如何构建大规模数据集并建立可靠的评估体系方面仍面临巨大挑战。


一方面，采集真实世界的机器人数据需要消耗大量资源（如时间、硬件成本），且效率低下；另一方面，在现实场景中测试机器人性能面临复杂的环境配置，难以控制变量并标准化。


虽然合成数据和仿真模拟被视为潜在解决方案，但目前仍存在数据质量不足、多样性有限，缺乏统一的评估标准等问题。


目前，机器人仿真领域还处于相对碎片化的状态 —— 不同的仿真器标准不一、接口割裂，极大限制了研究集成与社区协作的效率。


为了应对这些挑战，一个致力于跨越隔阂、统一标准的全新平台应运而生。来自 UC 伯克利、北京大学等机构的研究人员打造了 RoboVerse，一个统一的平台、数据集与评测体系，专为可扩展、可泛化的机器人学习而生。



  • 论文标题：RoboVerse: Towards a Unified Platform, Dataset and Benchmark for Scalable and Generalizable Robot Learning

  • 论文主页：https://roboverseorg.github.io/

  • Github 链接: https://github.com/RoboVerseOrg/RoboVerse


团队作者有我们熟悉的机器人和强化学习领域大牛、UC 伯克利教授 Pieter Abbeel，以及同样来自 UC 伯克利的计算机视觉与机器人领域泰斗 Jitendra Malik 教授。



这项研究在 X 上引起了广泛讨论：「机器人需要 MMLU 基准时刻，打造真实高质量的机器人仿真极端困难，RoboVerse 令人激动地提供了统一的仿真平台，数据集和测试基准！」



「RoboVerse 解决了机器人仿真领域长期存在的分散化，发展缓慢的问题，使得构建，测试，scale up 都变得更容易！」



RoboVerse 介绍


核心亮点一：MetaSim —— 让仿真不再 “各说各话”


RoboVerse 团队设计了 MetaSim：一个通用的配置系统 (configuration system) 与标准接口 (standard interface)，能够无缝对接目前主流的机器人仿真器。



这意味着，同一段代码，可以在多个仿真平台上运行！无论你用的是 MuJoCo、IsaacLab、Genesis 还是其他平台，都可以在 MetaSim 的框架下顺畅集成。整个社区的努力，从此可以更好地整合到统一的框架。


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核心亮点二：统一的大规模数据集与标准评测体系


RoboVerse 还构建了一个前所未有的大规模合成数据集，涵盖多种任务类型，兼具数据质量和多样性，是目前最具代表性的大规模仿真数据集之一。



同时，平台也提出了适用于模仿学习与强化学习的标准化评测体系，实现跨平台、跨基准的可比性 —— 让算法的性能得到更完整的展现。



核心亮点三：混合仿真 —— 真正 “强强联合”，实现更高保真度


得益于统一的接口，RoboVerse 还解锁了一个 “超能力”：混合仿真（Hybrid Simulation）。


基于 RoboVerse, 你可以用 MuJoCo 提供精准的物理引擎，同时搭配 Isaac Lab 实现高质量的图像渲染 —— 实现物理与视觉的强强组合。它不仅让仿真看起来更像现实世界，更极大提升了真实环境中的迁移效果，让机器人从仿真走进现实。


遥操作 (Teleoperation) 也不再复杂：RoboVerse 支持多种遥操作方式，并实现了高度的可拓展性与易用性。团队专门开发了一款移动端 App，借助手机内置传感器，让用户可以直接通过手机进行机器人远程控制，操作自然流畅、毫无障碍。


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此外，RoboVerse 还支持多种其他遥操作设备，包括 Mocap 动作捕捉系统、VR 头显、键盘、手柄等，最大程度上兼顾了不同用户的控制习惯与实验需求。


Real2Sim 工具链：RoboVerse 支持从现实世界单目视频中重建可用于仿真的 3D 资产，基于 3DGS（3D Gaussian Splatting）等先进技术，打通从现实到仿真的通道，大大降低了仿真环境构建的门槛。


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AI 自动生成任务（AI-Generate Tasks）：借助 MetaSim 的统一任务配置能力，RoboVerse 还探索了利用大语言模型（LLM）进行任务创作。它能够自动组合数据集中的资产并生成全新任务，展现出 LLM 在机器人任务生成上的巨大潜力。


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原生支持 GPU 并行训练：RoboVerse 对任务和基准系统进行了深度优化，让过去难以并行扩展的仿真任务，可以轻松迁移到 GPU 上进行大规模并行强化学习训练，大大提高了研究效率与实验规模。


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RoboVerse 平台和数据集在模型训练上展现了强大的能力。使用 RoboVerse 提供的大规模高质量数据集，训练 Vision-Language-Action (VLA) Model 可以无需真机样本直接泛化到未见过的真机场景:


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RoboVerse 跨模拟器的能力进一步支持了 Sim2Sim2Real 的 humanoid 部署。在 RoboVerse 平台上训练的机器人，可以实现无缝仿真切换，支持训练，验证，部署全流程。


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注：以上部分视频，GIF有倍速


在 AI 与机器人技术飞速发展的今天，RoboVerse 的出现，无疑为机器人社区带来了更好的资源整合机会和更大的协同发展潜力。无论你是研究者、开发者，还是对机器人充满好奇的探索者，都值得关注这个正在快速成型的 “机器人宇宙”！


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嗨，楼上说的自动驾驶我也觉得靠谱，不过我有个更脑洞大开的想法。能不能把游戏引擎（比如Unity或Unreal Engine）和机器人仿真器结合？游戏引擎在渲染和交互方面非常强大，可以创建高度逼真的虚拟环境。如果能把游戏引擎的视觉效果与机器人仿真器的物理引擎结合，那训练出来的机器人是不是就能直接从虚拟世界“穿越”到现实世界了？想想都觉得刺激！

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我觉得混合仿真最大的意义在于它能更真实地模拟现实世界的复杂性。除了文中提到的，我想到了一个场景：自动驾驶。我们可以将车辆动力学仿真（如CarSim）与交通流仿真（如SUMO）结合，构建一个更逼真的交通环境，从而更有效地测试和改进自动驾驶算法。此外，还可以加入天气仿真，模拟不同天气条件下的传感器性能，提高自动驾驶系统的鲁棒性。

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别忘了，LLM 本身也是有局限性的。虽然 LLM 在语言理解和生成方面表现出色，但它缺乏对物理世界的理解。它可能会生成一些在物理上不可行的任务，或者生成一些违反物理定律的任务。所以，我认为，AI 自动生成任务的关键是要将 LLM 与物理引擎结合起来，让 LLM 在生成任务的同时，也要考虑到物理世界的约束。此外，还需要人工干预，对 LLM 生成的任务进行筛选和修正，确保任务的合理性和有效性。

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我觉得数据质量最关键的是要和真实世界对齐。现在很多仿真数据的问题是太理想化了，和真实世界差距太大。所以，提高数据质量的关键是Sim2Real。一方面，要尽可能地提高仿真的真实度，比如使用高精度的传感器模型、考虑环境光照的影响等等。另一方面，要使用一些技术来弥补仿真和现实之间的差距，比如领域自适应、对抗训练等等。总之，目标就是要让模型在仿真环境中学习到的知识能够顺利地迁移到真实世界。

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这是一个非常核心的问题。我认为，机器人仿真数据质量的关键因素包括：物理模型的精确度（比如摩擦系数、质量分布等）、环境的真实度（光照、纹理、噪声等）、以及任务的多样性（不同的初始状态、目标、约束条件等）。为了提高数据质量，可以采用以下方法：1. 校准物理模型：通过实验数据或高精度测量，不断校准仿真器的物理参数；2. 增加环境随机性：在仿真中引入随机光照、噪声、干扰等，使模型更加鲁棒；3. 采用 curriculum learning：从简单到复杂，逐步增加任务难度，提高模型的泛化能力；4. 使用生成对抗网络（GAN）：生成更逼真的仿真图像，提高视觉感知算法的性能。

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这个问题问得好！混合仿真的应用场景非常广泛，感觉很有潜力。除了文章中提到的物理引擎和视觉渲染的结合，还可以考虑将流体动力学仿真器与刚体动力学仿真器结合，模拟水下机器人或飞行机器人在复杂气流中的运动。或者，将高精度传感器仿真器与环境感知算法结合，提高机器人在恶劣环境下的导航能力。甚至可以尝试将人类行为仿真器引入，研究人机协作的安全性与效率。混合仿真的关键在于找到优势互补的仿真技术，解决实际机器人任务的瓶颈。

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我觉得AI自动生成任务这个方向很 exciting！它让我想到了游戏里的 procedural content generation（程序化内容生成）。如果能把 LLM 和 PCG 结合起来，那就可以创造出无限可能的机器人训练场景。想想看，机器人可以在一个由 LLM 自动生成的、不断变化的虚拟世界中学习，那它的能力肯定会突飞猛进。However，这里面也有一个伦理问题：如果 LLM 生成的任务涉及到一些道德或伦理上的灰色地带，那我们该如何应对？比如说，LLM 生成了一个让机器人去偷东西的任务，我们应该允许机器人学习吗？

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AI 自动生成任务绝对是未来的趋势！想想看，如果 LLM 能够自动生成各种各样的机器人任务，那我们就可以摆脱手动设计任务的繁琐，大大提高研究效率。潜在的应用前景包括：1. 自动化测试：LLM 可以生成各种边缘情况和异常场景，用于测试机器人的鲁棒性；2. 探索性学习：LLM 可以生成新的、未知的任务，引导机器人进行自主探索；3. 个性化定制：LLM 可以根据用户的需求，定制特定的机器人任务。当然，挑战也不少：1. LLM 的理解能力：LLM 需要能够理解机器人任务的物理约束和逻辑关系；2. 任务的有效性：LLM 生成的任务需要具有一定的难度和挑战性，才能有效地训练机器人；3. 任务的安全性：LLM 生成的任务不能对机器人或环境造成危害。

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数据质量嘛，我觉得就像做菜，食材新鲜很重要，但厨师的水平更重要！数据集就像食材，仿真器的精度和多样性是基础，但如何设计仿真场景、如何控制变量、如何标注数据，这些都非常重要。有些数据集看起来很大，但实际上很多数据都是重复的、冗余的，甚至是有噪声的。所以，我认为，提高数据质量的关键是要注重数据清洗、数据增强和数据筛选，确保数据集中的每一条数据都能为模型学习提供有效的信息。