李飞飞团队推出新框架，助力家庭机器人攻克家务挑战

时间：2025-03-23 21:00

小编：小世评选

在科技飞速发展的今天，机器人已经能展示出令人瞩目的运动能力，从跑步到后空翻应有尽有，但一个重要的问题依然悬而未决：我们到底何时能看到机器人承担起家务工作，为人类的日常生活提供帮助？为了解决这一棘手的难题，著名计算机科学家李飞飞及其团队近期推出了一项全新的研究框架，专注于帮助家庭机器人更好地完成各项家务。

随着家庭生活日渐繁忙，家务工作似乎成为了人们生活中的一个“痛点”。李飞飞团队的最新成果，名为BRS（Behavior Robot Suite），标志着在家务操作领域的一个重要进展。通过这项技术，研究人员希望能够开发出不仅会执行简单任务的机器人，而是能够在家庭环境中自主、灵活地完成多样的家务工作。

机器人家务操作的复杂性

在家庭环境中，导致机器人难以完成家务的主要挑战源于操作的复杂性。这囊括了各种不同的日常任务，例如打开门把手、倒垃圾、整理杂物、清洁碗碟、刷洗卫生间等。李飞飞团队的研究表明，实现全身控制的能力成为机器人成功完成这些任务的关键因素。他们专注于三个核心能力：双手臂协同能力、稳定的导航能力以及末端执行器对不同物体的操作能力。

针对这些挑战，李飞飞团队选择了具备高性能的Galaxea R1作为基础硬件。该机器人配备了两个具有六自由度的手臂和一个四自由度的躯干，结合全向移动底座，能够在家庭环境中灵活应对多变的任务需求。

BRS框架的创新解决方案

为了有效设计并实现一个能够广泛应用于家庭任务的机器人，BRS框架采用了两项重要的创新方案。第一项是名为JoyLo的控制接口，这是一种低成本且高效的全身遥操作方式。JoyLo结合了传统木偶操控的方法以及任天堂的Joy-Con控制器，极大地提升了机器人的操作灵活性和精准性，相比于其他控制接口，其在任务完成成功率上要高出五倍以上。

第二项创新是WB-VIMA（Whole-Body VisuoMotor Attention）学习算法，旨在提升机器人的学习效率。该算法利用机器人的运动学层次结构来建模复杂的全身动作，应用了一种基于Transformer的方法，使机器人更加擅长于协调各个身体部分的动作。通过在训练时优化动作的协同和减少噪音，WB-VIMA不仅提升了机器人完成任务的整体表现，还有效降低了因运动不协调而导致的错误几率。

实验结果与未来展望

团队围绕BRS框架进行了广泛的实验，覆盖了如清洁房屋、清理厕所、处理垃圾、整理杂物等多种家庭任务。结果表明，BRS能够在多项测试中展现优越的性能。在对JoyLo和WB-VIMA的效果验证中，两者均展示了出色的表现，特别是在用户体验、数据收集的效率及任务成功率等关键指标上。

李飞飞团队的研究不仅为家庭机器人技术的发展指明了方向，也为日常家务的解决方案提供了新的思路。团队的目标是将BRS框架推广至更广泛的家庭应用，力求在不久的将来实现机器人能够完全独立地执行家庭任务。

随着技术的不断进步和这些创新成果的实际应用，未来梦想成真，我们的日常家务工作将不再是人类的“专属领地”。这项研究的最终目标，不仅在于创造出一台能做家务的机器人，更在于实现人机协作的现代家庭新模式。

获取更多信息

研究团队对于BRS框架的深入分析和具体实现方案感兴趣的读者可以访问以下链接以获取更多信息：

项目主页：[BRS](https://behavior-robot-suite.github.io/)

学术论文：[arXiv论文](https://arxiv.org/abs/2503.05652)

算法代码：[GitHub](https://github/behavior-robot-suite/

s-algo)

机器人代码：[GitHub](https://github/behavior-robot-suite/

s-ctrl)