BEHAVIOR Robot Suite：李飞飞团队推出的综合性机器人框架

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BEHAVIOR Robot Suite简介

BEHAVIOR Robot Suite（BRS）是由斯坦福大学李飞飞团队开发的一个综合性机器人框架，旨在实现家庭环境中全身操作任务的高效执行。该团队通过分析家庭活动需求，提出了双手协调、稳定导航和末端执行器广泛可达性三大关键能力，并设计了BRS框架来解决这些挑战。BRS集成了一个双臂轮式机器人平台，配备4自由度的躯干，以及一个低成本的全身遥操作接口JoyLo，用于高效数据收集。此外，团队还开发了Whole-Body VisuoMotor Attention（WB-VIMA）策略，这是一种基于Transformer的模仿学习算法，能够学习协调全身动作。通过这些创新，BRS在多个家庭任务中表现出色，为机器人在日常生活中的应用迈出了重要一步。

BEHAVIOR Robot Suite主要功能

全身操作能力：BRS能够执行复杂的家庭任务，如双手协调操作、在复杂环境中稳定导航以及对不同高度和位置的物体进行操作。
高效数据收集：通过低成本的全身遥操作接口JoyLo，BRS能够快速收集高质量的全身操作数据，支持学习算法的训练。
复杂任务学习：BRS利用Whole-Body VisuoMotor Attention（WB-VIMA）策略，能够学习并执行长视野、多阶段的家庭任务，如清理房间、清洁马桶、将垃圾带到户外等。
安全性和可靠性：BRS在执行任务时表现出极低的安全违规率，能够避免与环境的碰撞，并在复杂环境中安全操作。
泛化能力：BRS能够在不同环境中完成任务，支持对不同物体和场景的泛化。

BEHAVIOR Robot Suite技术原理

硬件系统：
- 双臂轮式机器人：配备4自由度的躯干，能够实现全身操作。
- 全身遥操作接口JoyLo：通过3D打印的双臂和低成本的Dynamixel电机实现，支持用户高效控制机器人全身动作。
数据收集：
- 高效的遥操作：JoyLo通过直接控制关节，避免了逆运动学求解的复杂性，提高了数据收集的效率和质量。
- 多模态数据融合：在数据收集过程中，BRS融合了视觉、深度图像、点云、关节状态等多种模态的数据。
学习算法：
- WB-VIMA策略：基于Transformer架构，通过自回归的方式对全身动作进行去噪，动态聚合多模态观测数据。
- 自注意力机制：利用因果自注意力机制，有效提取任务相关特征，提高策略的泛化能力。
- 层次化动作预测：通过模拟机器人身体的层次结构，预测全身动作时考虑各关节之间的依赖性，提高了动作的协调性。
任务执行：
- 长视野任务规划：BRS能够通过学习算法理解任务的阶段性，从而在复杂环境中完成多阶段任务。
- 实时控制与反馈：在任务执行过程中，BRS能够实时感知环境变化，并根据反馈调整动作，确保任务的顺利完成。