Стэнфордский университет представил новый универсальный бенчмарк BEHAVIOR-1K, который станет единым стандартом для оценки прогресса в разработке и обучении роботов. Инициатива направлена на решение одной из главных проблем современной робототехники — отсутствие общего подхода к измерению эффективности систем.
До сих пор каждая исследовательская группа использовала собственные наборы тестов и задач, что делало невозможным объективное сравнение результатов. BEHAVIOR-1K, созданный при участии сооснователя ImageNet профессора Фей-Фей Ли, предлагает комплексную методологию и набор из 1000 реалистичных бытовых сценариев, отражающих реальные запросы людей на помощь роботов в повседневной жизни.
Среди типичных задач — приготовление еды, уборка помещений, сортировка предметов и организация пространства, требующие от робота выполнения длинных цепочек действий. Для тестирования разработчики создали более 50 интерактивных трёхмерных сред — квартиры, офисы, рестораны — и оснастили их 10 000 виртуальных объектов, с которыми роботы могут взаимодействовать.
Техническая платформа бенчмарка построена на симуляторе Nvidia Isaac Sim в экосистеме Omniverse с физическим движком PhysX, а также на программной базе OmniGibson, разработанной в Стэнфорде. Такое сочетание обеспечивает реалистичное моделирование взаимодействия с жидкостями, тканями, твёрдыми и мягкими материалами.
BEHAVIOR-1K поддерживает широкий спектр роботов — Franka, Fetch, Tiago и другие, что делает стандарт универсальным и применимым для большинства современных систем.
Одновременно со стартом проекта университет анонсировал соревнование BEHAVIOR Challenge 2025, в рамках которого исследователи смогут протестировать свои алгоритмы на едином наборе задач и попасть в глобальный рейтинг эффективности.
Организаторы уверены, что новая система станет катализатором прогресса, способствуя созданию практичных, адаптивных и универсальных роботов будущего.
До сих пор каждая исследовательская группа использовала собственные наборы тестов и задач, что делало невозможным объективное сравнение результатов. BEHAVIOR-1K, созданный при участии сооснователя ImageNet профессора Фей-Фей Ли, предлагает комплексную методологию и набор из 1000 реалистичных бытовых сценариев, отражающих реальные запросы людей на помощь роботов в повседневной жизни.
Среди типичных задач — приготовление еды, уборка помещений, сортировка предметов и организация пространства, требующие от робота выполнения длинных цепочек действий. Для тестирования разработчики создали более 50 интерактивных трёхмерных сред — квартиры, офисы, рестораны — и оснастили их 10 000 виртуальных объектов, с которыми роботы могут взаимодействовать.
Техническая платформа бенчмарка построена на симуляторе Nvidia Isaac Sim в экосистеме Omniverse с физическим движком PhysX, а также на программной базе OmniGibson, разработанной в Стэнфорде. Такое сочетание обеспечивает реалистичное моделирование взаимодействия с жидкостями, тканями, твёрдыми и мягкими материалами.
BEHAVIOR-1K поддерживает широкий спектр роботов — Franka, Fetch, Tiago и другие, что делает стандарт универсальным и применимым для большинства современных систем.
Одновременно со стартом проекта университет анонсировал соревнование BEHAVIOR Challenge 2025, в рамках которого исследователи смогут протестировать свои алгоритмы на едином наборе задач и попасть в глобальный рейтинг эффективности.
Организаторы уверены, что новая система станет катализатором прогресса, способствуя созданию практичных, адаптивных и универсальных роботов будущего.
