BEHAVIOR-1K: A Human-Centered, Embodied AI Benchmark with 1,000 Everyday Activities and Realistic Simulation

要約

人間中心のロボット工学のための包括的なシミュレーション ベンチマークである BEHAVIOR-1K を紹介します。
BEHAVIOR-1K には 2 つのコンポーネントが含まれており、「ロボットに何をしてもらいたいか?」に関する広範な調査の結果に基づいて指導され、動機付けられています。
1 つ目は、豊富な物理的および意味的特性で注釈が付けられた 9,000 以上のオブジェクトを含む 50 のシーン (家、庭、レストラン、オフィスなど) に基づいた 1,000 の日常活動の定義です。
2 つ目は OMNIGIBSON です。これは、現実的な物理シミュレーションと剛体、変形可能な体、液体のレンダリングを通じてこれらのアクティビティをサポートする新しいシミュレーション環境です。
私たちの実験は、BEHAVIOR-1K のアクティビティは長期にわたるものであり、複雑な操作スキルに依存していることを示しており、どちらも最先端のロボット学習ソリューションにとっても依然として課題です。
BEHAVIOR-1K のシミュレーションと現実のギャップを調整するために、シミュレートされたアパートでモバイル マニピュレーターで学習したソリューションを現実世界の対応物に転送するための初期研究を提供します。
私たちは、BEHAVIOR-1K の人間に根ざした性質、多様性、リアリズムにより、それが身体化された AI やロボット学習の研究にとって価値のあるものになることを願っています。
プロジェクトの Web サイト: https://behavior.stanford.edu。

要約(オリジナル)

We present BEHAVIOR-1K, a comprehensive simulation benchmark for human-centered robotics. BEHAVIOR-1K includes two components, guided and motivated by the results of an extensive survey on ‘what do you want robots to do for you?’. The first is the definition of 1,000 everyday activities, grounded in 50 scenes (houses, gardens, restaurants, offices, etc.) with more than 9,000 objects annotated with rich physical and semantic properties. The second is OMNIGIBSON, a novel simulation environment that supports these activities via realistic physics simulation and rendering of rigid bodies, deformable bodies, and liquids. Our experiments indicate that the activities in BEHAVIOR-1K are long-horizon and dependent on complex manipulation skills, both of which remain a challenge for even state-of-the-art robot learning solutions. To calibrate the simulation-to-reality gap of BEHAVIOR-1K, we provide an initial study on transferring solutions learned with a mobile manipulator in a simulated apartment to its real-world counterpart. We hope that BEHAVIOR-1K’s human-grounded nature, diversity, and realism make it valuable for embodied AI and robot learning research. Project website: https://behavior.stanford.edu.

arxiv情報

著者 Chengshu Li,Ruohan Zhang,Josiah Wong,Cem Gokmen,Sanjana Srivastava,Roberto Martín-Martín,Chen Wang,Gabrael Levine,Wensi Ai,Benjamin Martinez,Hang Yin,Michael Lingelbach,Minjune Hwang,Ayano Hiranaka,Sujay Garlanka,Arman Aydin,Sharon Lee,Jiankai Sun,Mona Anvari,Manasi Sharma,Dhruva Bansal,Samuel Hunter,Kyu-Young Kim,Alan Lou,Caleb R Matthews,Ivan Villa-Renteria,Jerry Huayang Tang,Claire Tang,Fei Xia,Yunzhu Li,Silvio Savarese,Hyowon Gweon,C. Karen Liu,Jiajun Wu,Li Fei-Fei
発行日 2024-03-14 09:48:36+00:00
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