打造机器人领域ImageNet，Pieter Abbeel教授领衔国内外高校共建RoboVerse，统一仿真平台、数据集和基准

发布时间：2025-04-23

近日，由UC伯克利机器人学习实验室主任Pieter Abbeel教授、Jitendra Malik教授与北京大学等机构联合推出的RoboVerse平台，旨在解决机器人学习领域长期面临的仿真环境碎片化、数据集稀缺和评估标准不统一等核心难题。这一跨学界合作项目通过构建统一的生态系统，为机器人研究提供了类似计算机视觉领域ImageNet的基础设施支持。

RoboVerse的核心突破体现在三大方面：首先，MetaSim通用接口系统实现了MuJoCo、IsaacLab等主流仿真器的无缝兼容，使同一代码可跨平台运行；其次，平台整合了涵盖多任务类型的大规模合成数据集，并建立标准化评测体系，显著提升了算法可比性与泛化能力；最后，创新的混合仿真技术允许组合不同引擎优势，如MuJoCo的物理精度与Isaac Lab的渲染质量。

平台还集成Real2Sim工具链支持现实场景3D重建，并探索LLM自动生成任务，同时原生支持GPU并行训练。实际测试表明，基于该平台训练的视觉-语言-动作模型可直接迁移至真实场景，其跨模拟器能力更支持人形机器人从训练到部署的全流程验证，为机器人技术从仿真走向现实提供了关键基础设施。

来源：阿尔法公社