機器人可以承擔重復性或耗時的任務，從而使日常生活變得更加輕松。在 2024 年的 NVIDIA GTC 大會上，斯坦福大學的研究人員推出了 BEHAVIOR-1K，這是一項主要基準測試，旨在訓練機器人執行 1,000 項真實世界的活動，例如折疊衣物、烹飪早餐和清理派對后的場地。
OmniGibson 是一個先進的模擬環境，用于加速基于 NVIDIA Omniverse 平臺的具體 AI 研究。借助 OmniGibson，他們專注于訓練機器人掌握可直接應用于現實環境（從家庭輔助到工作場所等）的實用技能。
作為讓機器人技術用于日常輔助這一更廣泛計劃的一部分，BEHAVIOR-1K 基準測試側重于將先進的機器人功能帶入現實，并讓人們有時間參與他們喜歡的活動。
請關注 會議的 PDF 格式 ，其中詳細介紹了 BEHAVIOR-1K 如何利用從涉及 1,400 多名參與者的調查中獲得的見解來定義有意義的日常活動。
本會議介紹了基準測試如何使機器人能夠學習人們需要幫助的任務，優化性能并對日常生活產生實際影響。主要亮點包括：
- 活動定義和 OmniGibson 模擬 ：深入了解 BEHAVIOR-1K 如何將人類定義的任務與逼真的模擬環境相結合，以確保機器人在日常生活環境中學習。
- 擴展機器人訓練 ：在 50 個完全交互式環境中進行大規模訓練的技術，包含 1,200 多個對象類別和 5,000 多個 3D 模型，可為機器人提供多樣化的逼真體驗。
- 提高 AI 訓練的真實感 ：整合各種對象狀態、復雜交互和逼真的物理屬性，使機器人為現實世界的應用做好準備。
- 調查見解和以人為本的任務設計 ：通過參與者數據了解人們希望機器人提供哪些幫助，確保 BEHAVIOR-1K 始終符合人類需求。
觀看會議厭倦家務勞動？ 教機器人使用 BEHAVIOR 執行 1000 項日常活動，探索更多 NVIDIA On-Demand 視頻，并通過加入 NVIDIA Developer Program 從行業專家那里獲取寶貴的技能和見解。
此內容部分在生成式 AI 和 LLM 的協助下制作而成 ，并經過 NVIDIA 技術博客團隊的仔細審查和編輯，以確保準確性、精確性和質量。
?
