habitat-lab

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模块化库,支持多任务AI训练与人机交互

Habitat-Lab是一个模块化库,专为端到端体态AI任务开发设计。支持多种任务定义、代理配置与训练评估,以及人机交互。结合Habitat-Sim模拟器,Habitat-Lab提供灵活的训练环境和评估工具,是体态AI研究的关键平台。

Habitat-Labembodied AI模拟器任务训练多代理Github开源项目

Habitat-Lab 项目介绍

Habitat-Lab 是一个模块化的高级库,旨在支持端到端的实体人工智能开发。它的设计目标是训练智能体在室内环境中执行各种实体AI任务,以及开发能够与人类互动完成这些任务的智能体。

主要特点

Habitat-Lab 具有以下几个关键特性:

  1. 灵活的任务定义: 允许用户训练智能体执行各种单一和多智能体任务,如导航、重排、指令跟随、问答、人类跟随等,并且支持定义新的任务。

  2. 多样化的实体智能体: 可以配置和实例化多种实体智能体,包括商业机器人和人形机器人,并指定它们的传感器和功能。

  3. 智能体训练与评估: 提供单一和多智能体训练算法(通过模仿学习或强化学习),以及用标准指标评估智能体在定义任务上的表现的工具。

  4. 人在环中交互: 提供框架让人类与模拟器交互,能够收集实体数据或与训练好的智能体互动。

核心技术

Habitat-Lab 使用 Habitat-Sim 作为核心模拟器。它支持 Python 3.9 及以上版本,并使用 CMake 3.14 及以上版本进行构建。

安装与使用

安装 Habitat-Lab 的主要步骤包括:

  1. 准备 conda 环境
  2. 通过 conda 安装 habitat-sim
  3. 通过 pip 安装 habitat-lab 稳定版
  4. 安装 habitat-baselines(可选)

安装完成后,用户可以下载 3D 资产进行测试,包括测试场景和导航任务数据集。

功能示例

Habitat-Lab 提供了多个示例脚本,展示了其主要功能:

  1. 非交互式测试:运行拾取任务示例脚本
  2. 交互式测试:使用键盘和鼠标控制机器人在虚拟环境中移动

扩展性

Habitat-Lab 支持从外部扩展其功能,如添加新的传感器和度量。

文档和社区支持

项目提供了在线文档和教程,还有一个活跃的讨论论坛,供开发者和用户交流问题和想法。

数据集和基线

Habitat-Lab 包含常用的任务和场景数据集,以及强化学习基线实现(如 PPO)。

总的来说,Habitat-Lab 是一个功能强大、灵活性高的实体AI开发平台,为研究人员和开发者提供了丰富的工具和资源,以推进实体AI的发展。

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