BEHAVIOR Robot Suite – 开源框架革新家庭任务自动化
BEHAVIOR Robot Suite（BRS）是由斯坦福大学李飞飞团队开发的开源机器人控制框架，专为学习全身操作以执行日常家务任务而设计。
核心功能
- 全身操作能力 ：结合双臂协调、稳定导航和灵活的末端执行器设计，能够完成搬运重物、开门、清洁等多种复杂家务任务。
- 高效数据采集机制 ：通过 JoyLo 低成本全身遥操作系统实现快速高质量数据收集，为机器人学习算法提供坚实的数据基础。
- 先进学习算法 ：采用 WB-VIMA 模仿学习算法，基于多模态感知和运动学建模，准确捕捉并执行复杂的全身操作动作。
- 真实环境适应性 ：在多样化的真实场景中完成长时序、多阶段任务，与未特别改装的日常物品无缝交互。
- 智能故障恢复 ：学习策略具备自检和纠错功能，有效提升任务执行的成功率。
技术原理
- JoyLo（低成本全身遥操作接口） ：基于 Nintendo Joy-Con 等低成本硬件实现对多自由度机器人的精准控制。其创新的双臂运动学设计配合移动基座和灵活躯干，确保了全身动作的精确性。同时，双边遥操作提供实时触觉反馈，显著提升了用户体验。
- WB-VIMA（全身视觉运动注意力策略） ：通过建模机器人运动学层次结构，将全身动作分解为相互关联的部分（如躯干、基座和手臂），并利用自注意力机制处理多模态感知数据。这种方法降低了对单一传感器的依赖，显著提高了策略的泛化能力。同时，其基于自回归的方式对动作序列进行去噪处理，确保了操作的连贯性和协调性。
支持平台
BRS 基于一款具有 4 自由度躯干的双手轮式机器人。
团队介绍
BRS 由斯坦福大学李飞飞团队开发，该团队在人工智能领域尤其是计算机视觉和机器学习方面享有盛誉。团队成员包括 YUNFAN JIANG、RUOHAN ZHANG、JOSIAH WONG、CHEN WANG、YANJIE ZE、HANG YIN、CEM GOKMEN、SHURAN SONG、JIAJUN WU、LI FEI-FEI 等。
项目资源
- 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
业务场景
- 家务劳动自动化 ：能够执行如清理房间、将物品放置到高处或低处的架子上、收拾餐具等任务，从而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 ：能够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。