在机器人技术领域，仿真框架扮演着至关重要的角色，它不仅加速了机器人操作技能的研究与应用，还显著降低了开发成本。智元机器人推出的AgiBot Digital World，正是一款致力于提供高效支持的高保真机器人仿真框架。它集成了海量的逼真三维资产、多样化的专家轨迹生成机制以及全面的模型评估工具，为具身智能的发展注入了新的活力。
AgiBot Digital World的卓越之处在于其高度逼真的模拟能力。该框架基于NVIDIA Isaac-Sim开发，具备出色的视觉渲染和精确的物理模拟，能够真实再现机器人与环境的交互。更令人印象深刻的是，它支持多模态大模型驱动的任务与场景自动生成，并结合域随机化和数据增强技术，从而生成高质量、多样化的专家轨迹数据，有效提升模型的泛化能力。智元机器人还开源了AgiBot Digital World Dataset，涵盖了5大类场景、180+物品类别、9种材质和12种核心技能，进一步推动了全球具身智能机器人领域的发展。
高保真模拟训练场景
AgiBot Digital World的核心功能之一是提供高保真模拟训练场景。这些场景的构建依赖于多源高质量的三维资产，包括人工建模、三维重建技术以及生成式人工智能（AIGC）生成的内容，充分满足了复杂任务的仿真需求。框架能够提供逼真的视觉和物理交互效果，使得在仿真环境中训练的机器人能够更好地适应真实世界的挑战。更进一步，AgiBot Digital World支持基于资产库自动生成操作任务和场景布局，从而能够灵活适应不同的训练需求。
多源高质量三维资产
在构建高保真模拟训练场景时，三维资产的质量至关重要。AgiBot Digital World采用了多种技术手段来获取高质量的三维资产，包括：
- 人工建模： 专业的建模人员根据实际场景和物体的规格，使用建模软件精确构建三维模型。
- 三维重建技术： 通过对真实物体进行扫描或拍摄，利用三维重建算法生成其三维模型。这种方法能够快速获取真实物体的几何信息，并将其应用到仿真环境中。
- 生成式人工智能（AIGC）： AIGC技术能够根据给定的条件和约束，自动生成各种三维模型。这种方法可以大大提高三维资产的生成效率，并为仿真场景提供更多的可能性。
这些多源高质量的三维资产为AgiBot Digital World提供了丰富的场景构建素材，从而能够满足各种复杂任务的仿真需求。
真实感知与交互细节
基于NVIDIA Isaac-Sim平台开发，AgiBot Digital World在视觉和物理交互效果方面表现出色。以下是一些关键的实现细节：
- 视觉渲染： Isaac-Sim提供了先进的渲染引擎，能够模拟真实世界的光照、阴影、纹理等视觉效果。这使得仿真环境更加逼真，有助于提高机器人的感知能力。
- 物理交互： Isaac-Sim内置了强大的物理引擎，能够模拟物体之间的碰撞、摩擦、重力等物理现象。这使得机器人能够与仿真环境进行真实的交互，从而更好地学习操作技能。
通过这些真实感知与交互细节，AgiBot Digital World能够为机器人提供更加接近真实世界的训练环境，从而提高其在实际应用中的表现。
自动生成任务与场景
为了满足不同的训练需求，AgiBot Digital World支持自动生成任务和场景布局。其实现方式主要包括：
- 基于资产库的任务生成： 框架内置了一个丰富的资产库，包含了各种物体、工具和场景元素。用户可以根据自己的需求，选择合适的资产来生成操作任务。
- 基于规则的场景布局： 框架支持基于规则的场景布局，用户可以定义各种规则来控制物体的位置、方向和数量。通过调整这些规则，可以快速生成不同的场景布局。
- 基于人工智能的场景生成： 框架还支持基于人工智能的场景生成，利用机器学习算法来学习真实世界的场景布局规律，并自动生成逼真的仿真场景。
通过这些自动生成任务与场景的功能，AgiBot Digital World能够大大提高仿真场景的构建效率，并为用户提供更多的灵活性。
全链路自动化生成数据
数据是机器人学习和训练的基础。AgiBot Digital World具备全链路自动化生成数据的能力，包括多元化专家轨迹生成策略、域随机化与数据增强以及自动化生成大规模数据集。
多元化专家轨迹生成策略
为了生成高质量的专家轨迹数据，AgiBot Digital World采用了多种策略：
- 真机操作数字孪生： 通过将真实机器人的操作数据同步到仿真环境中，生成数字孪生模型。这种方法能够保证仿真环境中的轨迹数据与真实世界高度一致。
- 具身智能体自动生成： 利用具身智能体（Embodied AI）技术，让智能体在仿真环境中自主探索和学习，从而生成专家轨迹数据。这种方法能够生成更加多样化和复杂的轨迹数据。
- 仿真遥操作： 用户可以通过遥操作界面，远程控制仿真环境中的机器人，并生成操作轨迹数据。这种方法能够灵活地控制机器人的行为，并生成特定的轨迹数据。
通过这些多元化的专家轨迹生成策略，AgiBot Digital World能够为机器人提供丰富的训练数据。
域随机化与数据增强
为了提高模型的泛化能力，AgiBot Digital World采用了域随机化与数据增强技术：
- 域随机化： 通过随机调整光照、材质、物理属性等参数，生成多样化的仿真环境。这可以帮助机器人适应真实世界中的各种变化。
- 数据增强： 通过对现有的数据进行旋转、缩放、平移等操作，生成更多的数据。这可以有效地提高模型的鲁棒性。
通过这些域随机化与数据增强技术，AgiBot Digital World能够生成更加多样化和鲁棒的数据集，从而提高模型的泛化能力。
自动化生成大规模数据集
AgiBot Digital World支持自动化生成大规模数据集，其实现方式主要包括：
- 并行仿真： 通过利用多核CPU和GPU的并行计算能力，同时运行多个仿真环境。这可以大大提高数据生成的速度。
- 自动化任务调度： 框架可以自动调度不同的任务，并分配给不同的仿真环境。这可以保证数据生成的多样性和覆盖率。
- 数据自动标注： 框架可以自动标注生成的数据，包括物体的位置、姿态、类别等信息。这可以减少人工标注的工作量，并提高数据标注的效率。
通过这些自动化生成大规模数据集的功能，AgiBot Digital World能够为机器人提供充足的训练数据。
开源海量仿真数据
为了促进具身智能机器人领域的发展，智元机器人开源了AgiBot Digital World Dataset。该数据集涵盖了5大类场景、180+物品类别、9种材质和12种核心技能，具有以下特点：
- 高质量： 数据集中的数据经过严格的筛选和标注，保证了数据的质量。
- 快速泛化： 数据集中的数据具有多样性，可以帮助模型快速泛化到新的场景。
- 任务多样： 数据集涵盖了多种不同的任务，可以用于训练各种不同的机器人技能。
- 应用灵活： 数据集可以灵活地应用于不同的机器人学习算法和模型。
通过开源海量仿真数据，智元机器人为全球具身智能机器人领域的研究者和开发者提供了宝贵的资源。
技术原理
AgiBot Digital World的技术原理主要包括以下几个方面：
- 基于NVIDIA Isaac-Sim的开发： 基于NVIDIA Isaac-Sim的高性能仿真平台，实现高度逼真的视觉渲染和精确的物理模拟。利用GPU加速和实时仿真技术，确保仿真环境的高效运行。
- 多模态大模型驱动： 结合多模态大模型（如视觉、语言模型）自动生成任务和场景布局。基于大模型的泛化能力，灵活生成多样化的机器人操作任务和环境。
- 专家轨迹生成与数据增强： 真机操作数字孪生、具身智能体自动生成和仿真遥操作等多种策略生成专家轨迹数据。结合域随机化和数据增强技术（如光照、材质、物理属性的随机化），提升数据的多样性和模型的泛化能力。
- 自动化任务与场景生成： 基于资产库和多模态大模型，根据用户需求自动生成操作任务和场景布局。支持一键切换任务和自动补充缺失物体，实现数据闭环。
这些技术原理共同保证了AgiBot Digital World的高性能、高逼真度和高灵活性。
应用场景
AgiBot Digital World的应用场景非常广泛，包括：
机器人技能训练： 基于高保真模拟环境，快速预训练机器人操作技能，如抓取、搬运等，降低真实环境中的训练成本。例如，可以通过仿真环境训练机器人识别和抓取不同形状和大小的物体，从而提高其在真实环境中的抓取成功率。
算法开发与测试： 提供从轨迹生成到模型验证的完整流程，加速机器人算法的开发和优化。研究人员可以在仿真环境中快速测试和验证新的算法，而无需担心损坏真实机器人。
工业自动化： 模拟工业场景，优化机器人在生产线上的效率和精度，降低部署风险。例如，可以通过仿真环境优化机器人在装配线上的操作流程，从而提高生产效率。
服务机器人开发： 在家居、商超、餐饮等场景中，训练机器人完成清洁、整理和服务任务，提升用户体验。例如，可以通过仿真环境训练机器人在餐厅中为顾客端菜和清理餐桌，从而提高服务效率。
人工智能研究与教育： 作为研究和教育工具，支持具身智能、强化学习等领域的研究，提供丰富的开源资源。学生和研究人员可以利用AgiBot Digital World进行各种机器人相关的实验和研究。
总结而言，AgiBot Digital World为机器人技术的创新与发展提供了强大的支持。通过其高保真模拟、自动化数据生成和开源数据集，研究人员和开发者能够更高效地探索和实现各种机器人应用，共同迎接具身智能时代的到来。
