清华大学交叉信息科学研究院、加州大学圣地亚哥分校、上海交通大学、麻省理工学院 CSAIL的研究人员推出了一个名为GenSim2的框架，它是一个用于机器人模拟的数据生成系统。GenSim2利用了多模态和推理能力的大语言模型（LLMs），来自动创建复杂且逼真的模拟任务和场景，特别是那些涉及长时序和复杂物体操作的任务。这些任务和场景可以用来训练机器人在模拟环境中执行动作，然后将这些学到的技能转移到现实世界中。
- 项目主页：https://gensim2.github.io
- GitHub：https://github.com/GenSim2/gensim2
例如，你是一个机器人开发者，你想训练一个机器人去打开盒子。使用GenSim2，你可以自动生成打开盒子的任务定义，系统会自动在模拟环境中创建这个任务的场景，并生成机器人执行任务的示范动作。然后，这些示范数据被用来训练一个机器人策略，这个策略能够在模拟环境中成功打开盒子，并且可以直接应用到真实世界的机器人上，实现零样本迁移。
主要功能：
- 自动任务生成：GenSim2能够自动提出新的机器人操作任务，比如打开盒子、关闭笔记本电脑等。
- 大规模数据生成：系统可以自动解决这些任务，并生成大量的示范数据。
- 多任务策略学习：GenSim2支持多任务策略学习，可以同时处理多个不同的任务。
- 模拟到现实（Sim-to-Real）的迁移：训练出的策略可以直接应用于真实世界的机器人，或者与真实世界的数据结合来提高性能。
主要特点：
- 多模态和推理能力：使用最新的多模态和推理大型语言模型来生成任务和数据。
- 训练无关：提出的加速方法不需要额外的训练或调整模块。
- 高质量的数据：自动生成的数据质量高，足以用于训练鲁棒的机器人策略。
- 有效的Sim-to-Real迁移：通过在模拟环境中学习，策略能够成功迁移到现实世界中。
工作原理：
GenSim2首先使用大型语言模型提出新的任务定义，然后通过模拟环境生成任务对应的数据。为了执行这些任务，GenSim2开发了多种求解器，包括基于关键点的运动规划器和强化学习策略。这些求解器可以自动生成完成任务所需的动作序列。最后，GenSim2使用生成的数据来训练一个能够在多个任务上表现良好的策略。
具体应用场景：
- 机器人训练：在模拟环境中训练机器人执行各种操作任务，比如取物、开门、移动物体等。
- 真实世界任务：将模拟环境中训练出的策略应用到真实世界的机器人上，比如在家庭环境中帮助做家务或者在工业环境中进行装配工作。
- 研究和开发：研究人员可以使用GenSim2来测试和开发新的机器人算法，而不需要在现实世界中进行昂贵和耗时的实验。
0条评论