BiGym: A Demo-Driven Mobile Bi-Manual Manipulation Benchmark

要約

モバイル双手動デモ駆動ロボット操作のための新しいベンチマークおよび学習環境である BiGym を紹介します。
BiGym は、単純な目標達成から複雑なキッチンの掃除まで、家庭環境で設定された 40 の多様なタスクを備えています。
現実世界のパフォーマンスを正確に把握するために、現実世界のロボットの軌道に見られる多様なモダリティを反映して、人間が収集したデモンストレーションをタスクごとに提供します。
BiGym は、固有受容データや RGB などの視覚入力、3 つのカメラ ビューからの深度など、さまざまな観察をサポートします。
BiGym の使いやすさを検証するために、環境内で最先端の模倣学習アルゴリズムとデモ駆動の強化学習アルゴリズムを徹底的にベンチマークし、将来の可能性について議論します。

要約(オリジナル)

We introduce BiGym, a new benchmark and learning environment for mobile bi-manual demo-driven robotic manipulation. BiGym features 40 diverse tasks set in home environments, ranging from simple target reaching to complex kitchen cleaning. To capture the real-world performance accurately, we provide human-collected demonstrations for each task, reflecting the diverse modalities found in real-world robot trajectories. BiGym supports a variety of observations, including proprioceptive data and visual inputs such as RGB, and depth from 3 camera views. To validate the usability of BiGym, we thoroughly benchmark the state-of-the-art imitation learning algorithms and demo-driven reinforcement learning algorithms within the environment and discuss the future opportunities.

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