编译 | 杨畅

编辑 | Panken

智东西7月1日消息，据美国媒体CNET报道，昨天Facebook宣布推出其研发的机器人训练模拟平台新版本：Habitat 2.0。

Habitat 2.0建立在上一版AI Habitat训练平台的开源版本之上，包含一个全新的完全交互式家庭室内空间3D模型数据集，能训练机器人完成一系列家务任务。

相比之前版本，Habitat 2.0速度快了100倍，将训练机器人所需时间从6个月缩短至2天。

这项研究由来自Facebook人工智能（AI）团队、美国佐治亚理工学院、美国加州大学伯克利分校、加拿大西蒙弗雷泽大学和英特尔实验室的研究人员共同完成。

该研究论文题目为《Habitat 2.0：训练机器人家庭管家熟悉其工作环境（Habitat 2.0: Training Home Assistants to Rearrange their Habitat）》，6月28日提交于论文预印本平台arXiv。昨天，Facebook AI网站发布了这项成果。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2106.14405

Facebook博客链接：

https://ai.facebook.com/blog/habitat-20-training-home-assistant-robots-with-faster-simulation-and-new-benchmarks/

一、模拟训练可以提升机器人任务完成能力

Facebook正致力于以多种方式推进许多人工智能技术项目。其中一个项目涉及训练机器人在家庭环境中能够自主导航，以更好地为其主人服务，并替人们完成最讨厌的家务。

训练机器人在现实世界中完成有用任务，研究人员会选择的最有效方法之一是在模拟环境中开展机器人训练。虚拟环境中，智能代理（AI agent）可以用比真实物理空间中快数千甚至数百万倍的速度完成训练任务。

早在2019年，Facebook就发布了AI Habitat，一个包含家庭环境仿真模型的开源机器人模拟平台。研究人员可以使用AI Habitat来训练机器人在家庭环境中实现导航。现在，Facebook正在将AI Habitat提升到更高水平。

二、Habitat 2.0包含重建数据集和新基准测试

Facebook的机器人模拟平台新版本Habitat 2.0，允许机器人在交互式3D环境中进行训练。利用Habitat 2.0，研究人员不仅能够训练机器人更快、更有效地在家庭环境中实现导航，还能训练机器人在这些环境中完成规定任务。

Facebook人工智能平台2.0版本的关键变化是重建的数据集。该数据集被研究人员称为ReplicaCAD，是Facebook发布的3D环境扫描Replica数据集的镜像版，研究人员将以前的静态的3D扫描图像转换为具有物理参数、碰撞代理形状和语义注释的独立3D模型，这意味着研究人员可以用全新方式四处移动和操纵机器人，来实现对它的训练。

为确保对机器人的有效训练，ReplicaCAD数据集包括所有单个对象的材料成分、几何形状和纹理的相关信息。这使机器人能够以不同的方式对待不同的物体，例如冰箱门、书、水槽和沙发垫。该数据集总共包括92个对象，这些对象花费了3D艺术家团队900个小时的时间来创建，并组合出111种独特家庭环境布局。

基于ReplicaCAD数据集和Habitat 2.0，研究人员创建了名为Home Assistive Benchmark（HAB）的新家务任务库，HAB中的任务可以包括一般任务（如布置桌子、清洁冰箱和房屋）、机器人技能（如导航、拾取、放置、打开橱柜抽屉、打开冰箱门等）和组合型家务。HAB要求机器人不假设任何有关环境的先验知识（以使其能够应对新环境和已知环境中的变化），仅通过机载传感器（如RGBD相机、自驱装置和关节位置传感器）进行操作。

三、新模拟平台训练机器人速度和功能增强

新平台的速度比过去的版本有了明显的提升。Facebook透露，Habitat 2.0比之前版本快100倍以上，将研究人员训练好机器人所要用的实验时间从六个月缩短到仅两天。

Habitat 2.0构建并扩展了AI Habitat的功能，支持分段刚性物体，例如可以绕轴转动或者滑动选择的橱柜和抽屉，支持关节机器人，包括像Fetch机器人这样的抓取机器人。

Facebook公司希望Habitat 2.0能够提供一个研究框架，用于在未来几年内训练嵌入式人工智能（即嵌入物理系统中的人工智能，如机器人）。Facebook科学家德鲁夫·巴特拉（Dhruv Batra）说：“我们希望，通过在模拟中让机器人执行更复杂任务的能力帮助我们更接近人工智能，使我们的日常生活更简单、更美好。”

结语：模拟平台助力研究人员训练机器人

Facebook通过让Habitat 2.0中的模拟环境更贴近真实物理世界，创建更丰富的机器人家务任务来实现更仿真的机器人模拟训练，减少和现实环境条件下机器人训练测试情况之间的误差。

已经有很多研究人员在研究如何训练机器人来完成家务，而Facebook的Habitat 2.0可以帮助这项机器人研究人员更快地进行测试，来优化机器人运行算法、硬件材料或结构设计。