robomimic基础教程（一）——基本概念

robosuite和robomimic都是由ARISE Initiative开发的开源工具，旨在推进机器人学习和机器人操作领域的研究。

一、基本概念

robomimic是一个用于机器人示范学习的框架。它提供了在机器人操作领域收集的大量示范数据集，以及用于从这些数据集中学习的离线学习算法。robomimic 旨在使机器人学习变得广泛可及和可复现，允许研究人员和从业人员公平地对任务和算法进行基准测试，并开发下一代机器人学习算法。

robomimic建立在robosuite之上，利用Robosuite提供的高保真模拟环境和物理引擎（MuJoCo）。

二、关键特性

1. 大规模数据集:提供各种预先收集的数据集，其中包含跨多个任务和环境的人类和机器人演示；

2. 算法实现:包括实现最先进的模仿学习和离线强化学习算法，如行为克隆(BC)，隐式Q-Learning (IQL)等；

4. 与robosuite集成:构建在robosuite之上，为复杂的机器人操作任务提供高保真仿真环境；

4. 模块化和可扩展:采用模块化架构设计，允许用户轻松定制或扩展数据集、模型和培训过程等组件；

5. 基准测试工具:提供标准化的基准测试和评估协议，以有效地比较不同的算法和方法；

6. 多模态输入:支持多种输入方式，包括图像、本体感觉和语言，使多模态学习研究成为可能。

三、更多扩展

robomimic是Advancing Robot Intelligence through Simulated Environments (ARISE)Initiative的一部分，旨在降低人工智能和机器人交叉领域前沿研究的进入门槛

该项目最初于2018年底由Stanford Vision and Learning Lab (SVL)的研究人员开发。现在用于多个实验室的机器人研究项目。