GRUtopia

GRUtopia是一个为各种机器人设计的交互式3D社会模拟平台,它通过模拟到现实(Sim2Real)的范式,为机器人学习提供了一个可行的路径。平台包含100k精细标注的交互场景,可以自由组合成城市规模的环境,覆盖89种不同的场景类别,为服务导向环境中通用机器人的部署提供了基础。此外,GRUtopia还包括一个由大型语言模型(LLM)驱动的NPC系统,负责社交互动、任务生成和分配,模拟了具身AI应用的社交场景。

需求人群:

"GRUtopia的目标受众是机器人学、人工智能和机器学习领域的研究人员和开发者。这个平台适合他们,因为它提供了一个大规模、多样化的模拟环境,可以用于测试和训练机器人在复杂城市环境中的行为和交互,同时减轻了收集真实世界数据的高成本。"

使用场景示例:

研究人员使用GRUtopia来训练机器人在城市环境中的导航能力。

开发者利用GRScenes数据集来训练机器人识别和交互不同的物体和场景。

教育机构使用GRUtopia作为教学工具,向学生展示机器人在模拟环境中的学习和应用。

产品特色:

GRScenes场景数据集,包含100k交互式、精细标注的场景。

GRResidents NPC系统,由LLM驱动,负责社交互动和任务生成。

GRBench基准测试,专注于腿部机器人作为主要代理,涉及对象定位导航、社交定位导航和定位操控等任务。

支持在NVIDIA Omniverse Isaac Sim中进行模拟演示。

提供详细的文档和简单教程,支持不同模块的基本使用。

支持通过WebUI与NPC进行交互。

提供安装指南,支持本地安装或使用Docker进行安装和验证。

使用教程:

首先,确保满足GRUtopia的先决条件,包括操作系统、NVIDIA GPU、Docker等。

按照提供的安装指南,选择本地安装或使用Docker进行安装。

安装完成后,通过运行提供的演示脚本,如h1_city.py或h1_house.py,来启动模拟。

使用WebUI与NPC进行交互,体验社交场景的模拟。

根据文档和教程,探索不同模块的功能和使用方式。

利用GRScenes数据集和GRBench基准测试来评估和改进机器人模型。

参与社区,提出建议和反馈,共同推动GRUtopia的发展和完善。

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