BiGym 2.0：面向人形机器人家务操作的学习策略与智能体开发策略基准评测

arXiv:2610.07594v1 公告类型：交叉收录 摘要：人形机器人执行家务操作时，需要双臂在身体保持平衡、迈步和改变姿态的同时进行动作。我们提出 BiGym 2.0，这是面向 Unitree G1 改编的 BiGym，涵盖 20 项家务任务，并使用统一的全身控制器进行演示和评估。该套件为每项任务提供 60 次原生人类虚拟现实演示，包含同步的多摄像头视图和全身执行记录。我们对视觉-语言-动作微调、模仿学习、演示驱动的强化学习，以及获得与在线强化学习相同交互预算的冷启动编程智能体进行基准评测。在所有方法均使用相同的机载视图、本体感知和全身控制器的条件下，视觉-语言-动作微调在九项任务上的平均表现最佳；智能体开发的程序在这一平均指标上优于所有演示驱动的强化学习基线，并在双臂到达任务上领先。跨工作区堆叠仍是尚未解决的难题，$\pi_{0.5}$ 在 pick-box 任务上的表现依然较低，而多物体搬运对模仿学习、演示驱动的强化学习和编程智能体而言都很困难。所有环境、人类演示和评估轨迹均已开源，地址为 https://github.com/swirl-uk/BiGym2。