香港大学MMLab博士生陈天行团队发布RoboTwin 2.0,开源双臂机器人数据合成器与50任务评测基准集,上海交大ScaleLab联合研究成果获CVPR 2025 Highlight

2025-09-30 04:10:33 9860次浏览

  

本文第一作者陈天行是香港大学MMLab 2025级博士生,师从罗平教授。他在学术顶会以一作/共一身份发表多篇论文,荣获ECCV协同具身智能研讨会最佳论文奖、CVPR Highlight等 荣誉。曾获CCF优秀大学生称号及20余项国家级竞赛奖项。目前担任CVPR 2025 RoboTwin双臂协作竞赛组织者,发起《具身智能技术指南》项目(Github Stars突破6000),同时是Lumina具身智能社区联合创始人。

近期,上海交通大学ScaleLab与香港大学MMLab@HKU联合发布了RoboTwin系列新作RoboTwin 2.0,并在CVPR上举办了基于该仿真平台的双臂协作竞赛技术报告发布会。Ro boTwin 2.0开源了大规模域随机化双臂操作数据合成器与包含50个  操作任务的评测基准集,技术报告则分享了赛事优胜方案与相关研究成果。

两篇论文的第一作者均为香港大学MMLab@HKU博士生陈天行,通讯作者为上海交通大学ScaleLab助理教授穆尧和香港大学副教授罗平。共同第一作者包括陈攒鑫、陈柏均、蔡子健、刘艺彬等研究人员。

RoboTwin系列研究成果曾入选CVPR 2025 Highlight、获得ECCV 2024 MAAS Workshop最佳论文奖,并被选为第十九届"挑战杯人工智能+挑战赛"官方赛题、CVPR 2025 MEIS Workshop RoboTwin双臂协作竞赛赛题以及张江人形机器人创新创业大赛赛题,在Github上获得1.2k Stars。

主要论文信息:
《RoboTwin 2.0: A Scalable Data Generator and Benchmark with Strong Domain Randomization for Robust Bimanual Robotic Manipulation》
技术报告《Benchmarking Generalizable Dual-Arm Manipulation: RoboTwin Dual-Arm Collaboration Challenge at CVPR 2025 MEIS Workshop》
技术报告链接:https://arxiv.org/abs/2506.23351

研究背景:
双臂机器人在协同装配、工具使用等复杂场景中具有重要应用价值,但现有数据收集和仿真方法面临诸多挑战:真实示教数据获取成本高、现有仿真缺乏高效的数据生成方法、域随机化设计不够深入、未考虑不同双臂平台的行为差异等问题,导致数据合成方案难以在新环境中泛化。

针对这些问题,研究团队提出了RoboTwin 2.0解决方案:
1. 基于多模态大模型与仿真在环的自动化专家代码合成方案
2. 开源包含731个实例、147类标注物体的RoboTwin-OD数据集
3. 构建支持5款本体和50个任务的大规模域随机化仿真双臂操作数据合成器与评测基准集
实验证明该方案能显著提升模型在未见环境中的鲁棒性,团队同时开源了代码、预采集数据和详细文档。

关键技术突破:
1. 专家代码生成:优化API库降低多模态模型代码生成门槛,通过视觉观测和实时反馈迭代提升代码质量
2. RoboTwin-OD数据集:包含AIGC生成和开源数据集整合的丰富物体资源,提供精细标注支持大模型语义理解
3. 本体自适应抓取:针对不同机械臂特性生成多样化抓取候选,支持5种本体的操作数据合成
4. 系统化域随机化:从场景布置、背景纹理、光照条件、桌面高度和语言指令五个维度增强数据多样性

实验成果:
1. 专家代码生成成功率从47.4%提升至71.3%,迭代次数显著降低
2. 自适应抓取使不同平台成功率提升5.6%-22.7%
3. 域随机化数据使新任务上的模型性能相对提升41.9%-71.6%
4. 真实场景迁移实验中,引入合成数据后任务成功率最高提升33%

开源资源:
团队开源了50个任务的完整代码、10万+条预采集数据、RoboTwin-OD数据集及详细使用文档。< /p>

竞赛成果:
CVPR挑战赛吸引了64支队伍、超400人参赛。清华大学-地平线团队获得真机赛冠军,京东科技集团获仿真赛冠军。技术报告分享了包括SEM、AnchorDP3等优胜算法,并深入探讨了数据质量、多模态融合等关键问题。

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