在机器人技术的前沿探索中，一款名为AgiBot Digital World的大型仿真框架近日由智元机器人公司隆重推出。该框架专为机器人操作技能的研究与应用量身打造，旨在通过灵活的仿真数据生成方案、大规模预训练数据及统一的模型评测标准，为机器人操作技能的进步提供强有力的支持。
AgiBot Digital World集成了海量的三维资产，这些资产不仅种类繁多，而且细节精致，能够满足各种复杂机器人操作任务的仿真需求。从逼真的物体模型到多样化的场景设置，再到精细的机器人模型，这些资产共同构建了一个高度真实的仿真世界。该框架还提供了多样化的专家轨迹生成机制和全面的模型评估工具，进一步提升了仿真效果。
AgiBot Digital World在视觉渲染和物理模拟方面均达到了高度逼真的水平。基于NVIDIA Isaac-Sim仿真平台，它能够呈现出光影自然、细节真实的仿真情景，使得仿真与真实世界之间的域差异大大减小。同时，该框架还能模拟出真实世界的物理效应，如物体间的碰撞、晃动等，进一步增强了仿真的真实感。
除了逼真的仿真效果外，AgiBot Digital World还引入了多模态大模型，支持基于资产库自动生成操作任务和场景布局。这一功能使得用户可以根据实际训练需求，灵活创建多样化、复杂度可调的仿真任务与仿真环境，从而实现了数据的闭环。例如，在书房场景中，如果机器人需要从桌面任务转向书架上的立面操作，系统可以一键生成取书任务，并自动捕捉到环境中的书架。
在数据生成方面，AgiBot Digital World提供了多元化专家轨迹生成策略。这些策略包括真机操作数字孪生、具身智能体自动生成以及仿真遥操作等。通过这些策略，该框架能够生成具有多样性和鲁棒性的专家轨迹数据，从而增强模型在真实环境中的泛化能力。同时，数据生成引擎还支持多模态数据的生成，包括多视角RGB-D图像、触觉信息、机器人状态信息等，为策略学习提供了丰富的数据支持。
此次，智元机器人还开源了海量规模的仿真数据集AgiBot Digital World Dataset。该数据集涵盖了家居、商超、办公、餐饮和工业等五大场景，包含了超过180种具体物品和9种主要材质。数据集还囊括了12种核心技能，如抓、放、插、倒等，能够灵活应对各种任务。这些高质量的仿真数据为机器人操作技能的训练提供了坚实的基础，并有望降低行业研发门槛，加速具身智能的开发和应用。
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