BEHAVIOR Robot Suite - 李飞飞团队开源的机器人家庭任务自动化框架

BEHAVIOR Robot Suite是什么

BEHAVIOR Robot Suite（BRS）是斯坦福大学李飞飞团队推出的用在学习全身操作完成日常家务任务的框架。基于分析家务活动，确定机器人需要具备的关键能力，包括双臂协调、稳定导航和广泛的末端执行器可达性。BRS 的核心创新包括：JoyLo，一种低成本的全身遥操作接口，用在高效控制机器人收集高质量数据；及 WB-VIMA，一种模仿学习算法，基于建模机器人全身动作的层次结构和多模态观测数据实现精准的全身操作。BRS 在真实世界的多样化家务任务中表现出色，展示了在机器人自主操作领域的潜力。

BEHAVIOR Robot Suite的主要功能

• 全身操作能力：基于双臂协调、稳定导航和广泛的末端执行器可达性，完成复杂的家务任务，如搬运重物、开门、清洁等。
• 高效数据收集： JoyLo 提供低成本、高质量的全身遥操作接口，支持快速数据收集，为策略学习提供支持。
• 强大的学习算法：WB-VIMA 算法用机器人的运动学层次结构，建模全身动作的依赖关系，用多模态感知数据动态调整策略。
• 适应真实环境：在真实世界的复杂环境中，与未修改的日常物品交互，完成长时序、多阶段的任务。
• 故障恢复能力：学习到的策略能自动检测、纠正操作中的错误，提高任务成功率。

BEHAVIOR Robot Suite的技术原理

• JoyLo（低成本全身遥操作接口）：基于低成本硬件（如 Nintendo Joy-Con）实现对多自由度机器人的高效控制。用运动学双臂设计，结合移动基座和灵活的躯干，实现全身动作的精确控制。双边遥操作提供触觉反馈，增强用户体验。
• WB-VIMA（全身视觉运动注意力策略）：基于机器人运动学层次结构，将全身动作分解为多个相关联的部分（如躯干、基座、手臂），逐层建模动作依赖关系。用自注意力机制动态聚合视觉、触觉等多模态数据，减少对单一模态的依赖，提高策略的泛化能力。基于自回归方式对全身动作进行去噪，确保动作的连贯性和协调性。

BEHAVIOR Robot Suite的项目地址

• 项目官网：https://behavior-robot-suite.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/behavior-robot-suite
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/behavior-robot-suite
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.05652

BEHAVIOR Robot Suite的应用场景

• 家务劳动自动化：完成如清理房间、将物品放到高处或低处的架子上、收拾餐具等任务，减轻家庭成员的家务负担。
• 垃圾处理：自动将垃圾袋从室内搬运到室外的垃圾桶，包括开门、导航和丢弃垃圾等多步骤操作。
• 衣物整理与收纳：从衣柜中取出衣物并将其放置在沙发上，或将衣物挂回衣柜。
• 卫生间清洁：执行如清洁马桶、按下冲水按钮等任务，需要机器人具备高度的灵活性和末端执行器的精确控制。
• 日常物品管理：在厨房中打开洗碗机、将物品放入或取出洗碗机等。