机器人可以承担重复性或耗时的任务，从而使日常生活变得更加轻松。在 2024 年的 NVIDIA GTC 大会上，斯坦福大学的研究人员推出了 BEHAVIOR-1K，这是一项主要基准测试，旨在训练机器人执行 1,000 项真实世界的活动，例如折叠衣物、烹饪早餐和清理派对后的场地。
OmniGibson 是一个先进的模拟环境，用于加速基于 NVIDIA Omniverse 平台的具体 AI 研究。借助 OmniGibson，他们专注于训练机器人掌握可直接应用于现实环境（从家庭辅助到工作场所等）的实用技能。
作为让机器人技术用于日常辅助这一更广泛计划的一部分，BEHAVIOR-1K 基准测试侧重于将先进的机器人功能带入现实，并让人们有时间参与他们喜欢的活动。
请关注 会议的 PDF 格式 ，其中详细介绍了 BEHAVIOR-1K 如何利用从涉及 1,400 多名参与者的调查中获得的见解来定义有意义的日常活动。
本会议介绍了基准测试如何使机器人能够学习人们需要帮助的任务，优化性能并对日常生活产生实际影响。主要亮点包括：
- 活动定义和 OmniGibson 模拟 ：深入了解 BEHAVIOR-1K 如何将人类定义的任务与逼真的模拟环境相结合，以确保机器人在日常生活环境中学习。
- 扩展机器人训练 ：在 50 个完全交互式环境中进行大规模训练的技术，包含 1,200 多个对象类别和 5,000 多个 3D 模型，可为机器人提供多样化的逼真体验。
- 提高 AI 训练的真实感 ：整合各种对象状态、复杂交互和逼真的物理属性，使机器人为现实世界的应用做好准备。
- 调查见解和以人为本的任务设计 ：通过参与者数据了解人们希望机器人提供哪些帮助，确保 BEHAVIOR-1K 始终符合人类需求。
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此内容部分在生成式 AI 和 LLM 的协助下制作而成 ，并经过 NVIDIA 技术博客团队的仔细审查和编辑，以确保准确性、精确性和质量。
