能做家务的机器人不是梦！Meta 开源机器人最新进展（Habitat 3.0）

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背景

随着科技的发展，机器人已经从工业领域走入了我们的日常生活，为我们提供了各种便利和服务。然而，要让机器人真正成为我们的伙伴和助手，还需要解决一个重要的问题：如何让机器人能够理解和适应复杂多变的真实环境，以及如何让机器人能够与人类进行有效和自然的交流和协作。

为了解决这个问题，Meta（原Facebook）的人工智能研究院（FAIR）于2018年推出了Habitat，一个用于研究机器人在室内环境中导航和感知的仿真平台。Habitat可以让机器人在高质量、高效率、高规模的三维场景中进行自主学习和测试，从而提升机器人的空间认知和移动能力。

2020年，FAIR又发布了Habitat 2.0，在原有的导航任务基础上，增加了移动操纵（Mobile Manipulation）任务，即让机器人能够在环境中拾取、放置、移动物体等。Habitat 2.0还引入了物理引擎，使得仿真场景更加接近真实物理规律，以及多模态感知，使得机器人能够利用视觉、触觉、声音等多种信息进行决策。

最新进展

在Meta Connect 2023大会上，FAIR展示了一个基于Habitat 3.0开发的演示系统，它可以让用户通过Oculus Quest 2进入一个由机器人和头像共同构成的虚拟家庭环境，并与之进行协作和交互。例如，用户可以指导机器人打扫房间、做饭等，并通过语音或手势与之沟通。

这意味着，Habitat 3.0可以模拟出一个由机器人和物体共同构成的复杂社会系统，从而为研究机器人与人类共同生活的场景提供了一个强大的工具。

Habitat 3.0由三个主要部分组成：仿真引擎、数据集和硬件平台。下面我们分别介绍一下这三个部分的特点和功能。

仿真引擎

Habitat 3.0的仿真引擎是其核心部分，它负责生成和渲染三维场景，并提供各种接口和功能来控制场景中的元素。Habitat 3.0的仿真引擎有以下几个亮点：

支持多种类型的代理（Agent），包括机器人代理（Robot Agent）和头像代理（Avatar Agent）。机器人代理可以是任何形状和功能的机器人模型，例如轮式机器人、四足机器人、双足机器人等。头像代理则是具有人类外形和动作的虚拟角色，可以用于模拟人类的行为和表情。Habitat 3.0可以同时支持多个代理在同一个场景中进行协作或竞争。

支持多种类型的任务（Task），包括导航任务（Navigation Task）、移动操纵任务（Mobile Manipulation Task）和协作交互任务（Collaborative Interaction Task）。

导航任务是让代理在场景中寻找目标位置或物体的任务，例如让机器人从起点到终点，或者让头像找到某个房间。移动操纵任务是让代理在场景中对物体进行操作的任务，例如让机器人拾取、放置、移动物体，或者让头像打开门、开关灯等。协作交互任务是让代理之间进行沟通和协作的任务，例如让机器人和头像一起打扫房间、做饭等。

支持多种类型的输入和输出（Input and Output），包括视觉输入（Visual Input）、触觉输入（Tactile Input）、声音输入（Audio Input）、语言输入（Language Input）、视觉输出（Visual Output）、触觉输出（Tactile Output）、声音输出（Audio Output）和语言输出（Language Output）。

支持多种类型的控制方式（Control Mode），包括自主控制（Autonomous Control）、人工控制（Manual Control）和混合控制（Hybrid Control）。自主控制是指代理完全由人工智能算法驱动，根据输入信息和任务目标进行决策和行动。人工控制是指代理完全由人类操作员控制，通过键盘、鼠标、手柄、VR设备等进行输入和输出。混合控制是指代理由人工智能算法和人类操作员共同控制，例如让人类提供高层指令，而让算法执行低层动作。

数据集

Habitat 3.0的数据集是其重要部分，它提供了丰富多样的三维场景和物体模型，以及相关的标注信息，用于训练和测试仿真引擎中的代理和任务。

包含一个全新的三维物体数据集，即Habitat Objects Dataset（HOD），它包含了超过10000种不同的物体模型，涵盖了各种类别和属性的物体，例如家具、电器、玩具、食物等。这些物体模型都经过了高质量的建模和纹理，保证了与真实物体的相似度和多样性。

包含一个全新的头像数据集，即Habitat Avatars Dataset（HAD），它包含了超过1000种不同的头像模型，涵盖了各种性别、年龄、肤色、发型、服装等特征的人类角色。这些头像模型都经过了高精度的捕捉和生成，保证了与真实人类的逼真度和个性化。

包含多个来源和类型的标注数据集，例如Semantic Segmentation、Object Detection、Pose Estimation等，它们提供了场景中的物体、头像和代理的位置、形状、类别、姿态等信息，用于训练和测试代理的感知能力。

硬件平台

Habitat 3.0的硬件平台是其可选部分，它提供了一种将仿真引擎和数据集与真实世界连接的方式。Habitat 3.0的硬件平台有以下几个优点：

支持多种类型的机器人硬件，例如LoCoBot、Fetch、Spot等，它们可以作为仿真引擎中的机器人代理的实体化载体，将仿真中学习到的技能和策略应用到真实环境中。

支持多种类型的人机交互设备，例如Oculus Quest 2、Meta 2、Leap Motion等，它们可以让人类操作员以第一人称或第三人称视角进入仿真场景中，与仿真引擎中的代理进行控制或交互。

支持多种类型的传感器设备，例如RGB-D相机、激光雷达、麦克风阵列等，它们可以用于采集真实环境中的数据，并将其转换为仿真引擎中可用的输入信息。

未来趋势

Habitat 3.0作为一个创新的仿真平台，为研究机器人与人类共同生活的场景提供了一个强大的工具。然而，Habitat 3.0还有很多需要改进和完善的地方，以实现更稳定和更逼真的仿真与真实之间的转换。

期待着Habitat 3.0能够在未来不断发展和完善，为机器人与人类共同生活的场景提供更多可能性和创意。

论文地址：

https://ai.meta.com/static-resource/habitat3

开源代码地址：

https://github.com/facebookresearch/habitat-lab/tree/v0.3.0

网址：能做家务的机器人不是梦！Meta 开源机器人最新进展（Habitat 3.0） https://www.yuejiaxmz.com/news/view/224724

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