RoboVerseOrg/RoboVerse

解決する課題

RoboVerseは、スケーラブルで汎化性の高いロボット学習を実現するために設計された統一プラットフォームです。複数のシミュレーションフレームワーク用の単一インターフェース、統合された大量のデータセット、およびさまざまな学習パラダイム向けの標準化されたトレーニングおよび評価コードを提供することで、ロボット学習環境の断片化を解決します。

仕組み

このプロジェクトは2つの主要なレイヤーで構成されています：

• MetaSim：シミュレータハンドラ、シナリオ設定、タスクレジストリを提供し、さまざまなシミュレータ間の違いを抽象化するシミュレーションコア。
• RoboVerse-py：ロボット、シーン、タスク、ランダム化ツールを含むコンテンツレイヤー。

Isaac Lab、MuJoCo、SAPIEN、PyBulletなどの幅広いシミュレーションフレームワークを統合し、RLBench、ManiSkill、LIBEROなどの多数のロボット学習ベンチマークからのデータとソースコードを組み込んでいます。また、強化学習 (RL)、模倣学習 (IL)、ビジョン・言語・アクション (VLA) モデルのトレーニングおよび評価コードも含まれています。

対象者

RoboVerseは、具身AIおよびロボット学習に取り組む研究者や開発者向けに構築されており、異なるシミュレーション環境やロボット構成全体でエージェントをトレーニング、テスト、評価するための標準化された方法を必要としている人向けです。

ハイライト

• 統一シミュレーションインターフェース：Isaac Lab、MuJoCo、SAPIENを含む幅広いシミュレータをサポート。
• 広範な統合：数十の異なるロボット学習プロジェクトからのデータセットとタスクを組み合わせています。
• 包括的な学習スイート：RL、IL、VLAのトレーニングと評価の組み込みサポートを含みます。
• モジュラーアーキテクチャ：シミュレーションコア (MetaSim) をコンテンツおよび学習ロジックから分離します。