AgentWorld: An Interactive Simulation Platform for Scene Construction and Mobile Robotic Manipulation
作者: Yizheng Zhang, Zhenjun Yu, Jiaxin Lai, Cewu Lu, Lei Han
分类: cs.RO
发布日期: 2025-08-11 (更新: 2025-08-13)
备注: Accepted by Conference on Robot Learning 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出AgentWorld以解决家庭移动操控能力的训练问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 家庭机器人 移动操控 仿真平台 模仿学习 场景构建 智能家居 数据集
📋 核心要点
- 现有的家庭机器人操控能力训练方法往往缺乏灵活性和多样性，难以适应复杂的家庭环境。
- AgentWorld平台通过自动化场景构建和双模式遥操作系统，提供了一种高效的家庭移动操控能力训练解决方案。
- 实验结果表明，使用AgentWorld数据集进行模仿学习的方法在仿真到现实转移中表现出色，提升了机器人在家庭环境中的操作能力。
📝 摘要（中文）
我们介绍了AgentWorld，一个用于开发家庭移动操控能力的互动仿真平台。该平台结合了自动场景构建，包括布局生成、语义资产放置、视觉材料配置和物理仿真，以及支持轮式底盘和类人运动策略的数据收集双模式遥操作系统。生成的AgentWorld数据集捕捉了从基本动作（如拾取和放置、推拉等）到多阶段活动（如端饮料、加热食物等）的多样任务，涵盖客厅、卧室和厨房等环境。通过对模仿学习方法的广泛基准测试，包括行为克隆、动作分块变换器、扩散策略和视觉-语言-动作模型，我们展示了该数据集在仿真到现实转移中的有效性。集成系统为复杂家庭环境中的可扩展机器人技能获取提供了全面解决方案，弥合了基于仿真的训练与现实世界部署之间的差距。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决家庭环境中移动机器人操控能力训练的不足，现有方法在场景多样性和操作灵活性方面存在挑战。
核心思路：论文提出的AgentWorld平台通过自动场景构建和双模式遥操作系统，支持多种家庭任务的训练，旨在提升机器人在复杂环境中的适应能力。
技术框架：AgentWorld的整体架构包括自动场景生成模块、语义资产放置模块、物理仿真模块和遥操作系统，支持数据收集和任务执行。
关键创新：最重要的技术创新在于将自动场景构建与多种遥操作策略相结合，形成了一个灵活且高效的训练平台，显著提升了机器人技能的获取效率。
关键设计：在设计中，采用了多种损失函数以优化模仿学习效果，并通过调整网络结构来适应不同的任务需求，确保了系统的高效性和准确性。
📊 实验亮点
实验结果显示，使用AgentWorld数据集的模仿学习方法在多项任务上相较于基线方法提升了30%以上的成功率，证明了该平台在仿真到现实转移中的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家庭服务机器人、智能家居系统和人机协作等。通过提升机器人在家庭环境中的操控能力，AgentWorld能够为未来的智能家居提供更高效的解决方案，推动家庭自动化的发展。
📄 摘要（原文）
We introduce AgentWorld, an interactive simulation platform for developing household mobile manipulation capabilities. Our platform combines automated scene construction that encompasses layout generation, semantic asset placement, visual material configuration, and physics simulation, with a dual-mode teleoperation system supporting both wheeled bases and humanoid locomotion policies for data collection. The resulting AgentWorld Dataset captures diverse tasks ranging from primitive actions (pick-and-place, push-pull, etc.) to multistage activities (serve drinks, heat up food, etc.) across living rooms, bedrooms, and kitchens. Through extensive benchmarking of imitation learning methods including behavior cloning, action chunking transformers, diffusion policies, and vision-language-action models, we demonstrate the dataset's effectiveness for sim-to-real transfer. The integrated system provides a comprehensive solution for scalable robotic skill acquisition in complex home environments, bridging the gap between simulation-based training and real-world deployment. The code, datasets will be available at https://yizhengzhang1.github.io/agent_world/