香港大学MMLab博士生陈天行团队开源RoboTwin 2.0双臂机器人数据集,CVPR 2025竞赛优胜方案揭示域随机化技术突破

2025-09-29 07:16:17 5426次浏览

  

本文第一作者陈天行(Tianxing Chen)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 等多项表彰及20余项国家级竞赛奖项。现任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超6000),并担任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上基于该仿真平台举办了双臂协作竞赛技术报告会。RoboTwin 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核心洞见。

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、ECCV 2024 MAAS研讨会最佳论文,并成为第十九届"挑战杯人工智能+挑战赛"、CVPR 2025 MEIS研讨会RoboTwin双臂协作竞赛、张江人形机器人创新创业大赛的官方赛题,其GitHub项目已获得1.2k Stars。

主要论文信息:
《RoboTwin 2.0: A Scalable Data Gener ator and Benchmark with Strong Domain Randomization f or 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价值,但现有训练方法面临三大挑战:真实示教数据获取成本高、仿真环境缺乏高效数据生成方案、现有域随机化设计过于表层。这些问题导致模型在新环境或新硬件上泛化能力不足。

解决方案:
RoboTwin 2.0创新性地提出多模 态大模型与仿真闭环结合的自动化专家代码生成方案,开源包含731个物体(147类)的RoboTwin-OD数据集,并构建支持5款机器人本体、50个任务的大规模域随机化仿真系统。实验证明该系统能显著提升模型在未知环境中的鲁棒性。

核心技术:
1. 专家代码生成:通过优化API库降低大模型使用门槛,结合视觉反馈迭代提升代码质量
2. RoboTwin-OD数据集:包含AIGC生成与开源物体的多维度标注,支持复杂场景构建
3. 本体自适应抓取:针对不同机械臂特性生成多样化抓取方案
4. 系统化域随机化 :覆盖场景布置、背景纹理、光照条件等五个关键维度

实验成果:
- 专家代码生成成功率提升至71.3%,迭代次数降低28%
- 自适应抓取使低自由度平台成功率最高提升22.7%
- 域随机化数据使新任务上的模型性能相对提升最高达71.6%
- 真实场景迁移实验中,合成数据带来最高33%的性能提升

开源资源:
项目开源了50个任务的完整代码、10万+条预采集数据、RoboTwin-OD数据集及详细文档。

竞赛成果:
CVPR挑战赛吸引64支队伍(超400人)参与,最终清华-地平线团队与京东科技集团分获真机赛和仿真赛冠军。技术报告详细分析了优胜方案的关键算法(如SEM、AnchorDP3等),并总结了双臂操作在数据质量、多模态融合等方面的重要发现。

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内容营销——通过高质量内容吸引用户

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关键步骤:

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选择🔸:选择流量大、受众群体明确的💉进行广告投放,如百度广告、腾讯广告、今日头条等。

- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

- 监测与优化:持续跟踪广告效果,分析数据,优化广告投放策略。

网络广告的优势是**即时可见效果**,但需要持续监控和优化,确保广告投入产出比最大化。

总结:

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