physical-superintelligence-lab/SIMPLE

[CoRL'26] Welcome to SIMPLE, a full-stack simulation environment for humanoid loco-manipulation, built on AMO/SONIC, with integrated support for mainstream VLAs such as Psi0, Pi05, GR00T, DreamZero, Cosmos3 and more.

SIMPLE – 시뮬레이션 기반 정책 학습 및 평가

정의 – SIMPLE은 전신 휴머노이드의 이동-조작 정책을 훈련하고 벤치마킹하기 위한 오픈소스 시뮬레이션 플랫폼입니다. 고충실도 물리 스택(Isaac Sim 4.5 + MuJoCo 3.3)과 대규모 자산 라이브러리(1000개 이상의 Objaverse 객체, 50개 이상의 Habitat 장면), 50개 이상의 휴머노이드 작업(예: 상자 운반, 집기-놓기, 문 열기)을 함께 제공합니다. 저장소에는 환경 코드, 데이터 생성 파이프라인, 기반 모델 Ψ₀(Psi-0)과 함께 작동하는 평가 스크립트가 포함되어 있습니다.

주요 구성 요소

  • 다중 로봇 지원 – Franka, Aloha 이중 팔, Dex-Mate 바퀴형 로봇, Unitree G1 휴머노이드.
  • 풍부한 콘텐츠 – 다양한 훈련 데이터를 위한 수천 개의 3D 객체와 수십 개의 실내 장면.
  • 작업 카탈로그 – 전신 이동-조작 벤치마크. 각각 세 가지 OOD 난이도 수준(시각적 방해 요소, 조명 변화, 공간 자세 교란)이 있습니다.
  • 클라이언트-서버 평가 – Ψ₀ 모델이 추론 서버(Psi-0 저장소)로 실행되고 SIMPLE이 시뮬레이션 클라이언트를 실행하는 분리된 아키텍처로, 빠른 정책 롤아웃과 비디오 로깅을 가능하게 합니다.
  • 데이터 파이프라인 – 원격 조작 수집, 자동 운동 계획 생성, 후처리, 정책 미세 조정을 위한 스크립트.
  • 확장 가능 – Cosmos3 및 DreamZero와 같은 World-Action 모델 통합을 지원합니다.

설치 옵션

  1. UV(가장 빠름) – 시스템 종속성, uv 패키지 관리자를 설치한 다음 uv sync --all-groups를 실행합니다. CuRobo 플래너를 설치하는 도우미 스크립트가 포함되어 있습니다.
  2. Nix – 새 Linux 호스트에 권장됩니다. 자세한 가이드는 문서에 있습니다.
  3. Docker – SIMPLE 클라이언트와 Ψ₀ 서버 모두에 대해 미리 빌드된 이미지가 GitHub Container Registry에서 제공됩니다.

빠른 시작(예시)

# Docker 이미지 가져오기
docker pull ghcr.io/physical-superintelligence-lab/psi0:latest   # 모델 서버
docker pull ghcr.io/physical-superintelligence-lab/simple:latest # 시뮬레이션 클라이언트

# 서버(Psi-0) 실행 – $RUN을 체크포인트 태그로 바꾸세요
docker compose run --rm serve-psi0-sonic-http \
    --policy psi0 --port 8014 --ckpt-step 40000 \
    --run-dir .runs/finetune/$RUN

# 다른 터미널에서 전신 상자 운반 작업에 대해 SIMPLE 클라이언트 실행
GPUs=1 docker compose run --rm eval-sonic-wbc \
    simple/G1WholebodyXMoveBendCarryBoxSonic-v0 psi0 \
    --data-dir data/simple/G1WholebodyXMoveBendCarryBoxSonic-v0/dr-level-0 \
    --host 127.0.0.1 --port 8014 \
    --episode-start 0 --num-episodes 5 --dr-level 0 \
    --eval-dir data/eval/sonic-psi0

이 명령은 5개의 평가 에피소드를 시작하고 각 에피소드의 비디오를 data/eval/…에 기록합니다.

벤치마크 결과(발췌) – 6개의 핵심 작업에서 Ψ₀는 레벨 0(10/10)에서 거의 완벽한 성공률을 달성하고 레벨 2로 우아하게 저하되며 GR00T, OpenPi, DreamZero와 같은 기준선을 능가합니다. 전체 표는 README에 있습니다.

문서 및 리소스

라이선스 – MIT(LICENSE 참조).

인용 – SIMPLE 또는 Ψ₀ 모델을 사용하는 경우 README에 나열된 두 개의 arXiv 논문을 인용하세요.

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