GRUtopia：面向机器人研究与教育的模拟交互平台

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GRUtopia简介

GRUtopia是由上海人工智能实验室牵头，联合浙江大学、上海交通大学、清华大学、南京大学、香港中文大学和西安电子科技大学的研究人员共同开发的一个开创性平台。该平台是首个为多种机器人设计的模拟交互式三维社会，旨在通过Simulation-to-Real（Sim2Real）范式，推动具身智能（Embodied AI）的学习和研究。GRUtopia通过其先进的场景数据集GRScenes、由大型语言模型（LLM）驱动的NPC系统GRResidents，以及全面的基准测试GRBench，提供了一个城市规模的、多样化的交互环境，以促进机器人在真实世界中的部署和应用。

GRUtopia主要功能

❶大规模场景数据集（GRScenes）：包含100k个高度交互性和精细注释的场景，覆盖89个不同的功能类别，能够自由组合成城市规模的环境。
❷交互式NPC系统（GRResidents）：利用大型语言模型（LLM）生成多样化的社交角色，负责社交互动、任务生成和任务分配，模拟社交场景。
❸基准测试（GRBench）：为评估机器人代理的能力而设计的综合评估工具，包含对象导航、社交导航和操作任务，逐步增加难度，要求提高机器人技能。
❹多模态交互：支持从整体场景到个别部件的多模态注释，包括物理材料、外观描述和语言字幕。
❺机器人控制API：提供基于强化学习的控制策略作为API，以支持机器人执行高级任务。
❻Sim2Real范式：通过模拟环境来解决现实世界数据收集成本高和跨硬件平台泛化问题。

GRUtopia技术原理

❶精细注释：场景和对象的详细注释，包括部分标签、材料标签和语言字幕，以确保场景的动态性和交互性。
❷物理和视觉真实性：场景和对象的物理属性以及视觉细节被真实地模拟，以提供逼真的训练环境。
❸层次化场景图：使用场景图来结构化地表示场景，每个节点描述具有属性的对象，边表示对象间的空间关系。
❹知识管理：通过世界知识管理器（WKM），NPC可以检索所需知识和执行细粒度的对象定位。
❺大型语言模型（LLM）：集成了LLM代理框架和层次化场景感知模块，NPC能够理解场景语义，实时观察其他代理的活动，并基于此进行动态对话和任务分配。
❻任务生成和指令理解：利用LLM生成任务和指令，模拟真实世界场景中的任务指导和人机交互。
❼模拟与现实世界的桥梁：通过模拟环境中训练的策略可以直接转移到真实世界的机器人上，缩小了模拟与现实世界之间的差距。
❽多模态融合：结合视觉、语言和物理交互，使机器人能够更好地理解和操作其环境。
❾强化学习控制器：用于机器人的低级控制，如行走和抓取放置，提供稳定可靠的基础运动能力。
❿评估和诊断工具：提供了一套评估标准和诊断工具，以量化分析机器人代理的性能和策略的有效性。

GRUtopia应用场景

❶机器人研究人员：专注于机器人学习、导航、操作和人机交互的研究者。
❷人工智能开发者：开发和测试机器学习模型、自然语言处理和计算机视觉算法的工程师。
❸教育工作者：利用模拟环境进行教学，帮助学生理解机器人技术和人工智能概念的教师和教授。
❹学生：学习机器人工程、计算机科学、人工智能和相关领域的大学生和研究生。
❺企业研发团队：在产品开发和原型测试阶段，利用GRUtopia进行机器人技术和智能系统的研发。
❻模拟与仿真专家：专注于创建和优化虚拟环境，用于各种模拟和仿真任务的专业人士。
❼数据科学家：需要大量多模态数据集来训练和验证机器学习模型的数据分析师。
❽游戏开发者：利用GRUtopia的交互性和环境多样性来开发新型的交互式游戏和体验。
❾医疗保健专业人员：研究和开发用于医疗辅助和病人护理的机器人系统。
❿零售和服务业从业者：开发和测试用于零售、餐饮和服务业的机器人服务系统。