EmbodiedGen 驱动智能机器人研究，打破3D环境生成限制
发布时间：2025-06-23 10:43:03 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：8 次
在当前身体现智能（Embodied AI）的发展过程中，创建真实且精确缩放的3D 环境至关重要。然而，现有的方法仍主要依赖于人工设计的3D 图形，这不仅成本高昂，而且缺乏真实感，限制了其扩展性和通用性。
为了在物理环境中实现通用智能，必须进行真实的模拟、强化学习以及多样化的3D 资产生成。尽管最近的扩散模型和3D 生成技术显示出一定的潜力，但许多仍缺乏物理准确性、密闭几何结构和正确的比例，使其不适合用于机器人训练环境。
当前3D 生成技术的局限性
3D 对象生成通常采用三种主要方法:快速生成的前馈生成、高质量的优化方法和从多张图片进行视图重建。尽管近期技术在分离几何与纹理创建方面取得了进展，但许多模型依然优先考虑视觉效果而非真实物理，这使得它们在需要准确缩放和密闭几何结构的模拟中显得不足。尽管全景技术已经使得全视角渲染成为可能，但仍然缺乏互动性。尽管一些工具试图通过生成资产来增强模拟环境，但其质量和多样性依然有限，无法满足复杂身体现智能研究的需求。
EmbodiedGen:开源、模块化且适用于模拟的解决方案
为了解决这些问题，EmbodiedGen 应运而生。这一由多家机构（包括地平线机器人、香港中文大学、上海齐智研究院和清华大学）共同开发的开源框架，旨在为身体现智能任务生成真实且可扩展的3D 资产。该平台能够输出物理准确、密闭的3D 对象，格式为 URDF，并附带适合模拟的元数据。EmbodiedGen 拥有六个模块化组件，包括图像转3D、文本转3D、布局生成和物体重排列，能够实现可控和高效的场景创建。
多模态生成:丰富的3D 内容
EmbodiedGen 作为一个多功能工具包，专为身体现智能任务设计，能够生成真实且互动的3D 环境。它结合了多种生成模块，将图像或文本转化为详细的3D 对象，创建具有可动部件的关节物品，并生成多样化的纹理以提升视觉质量。此外，EmbodiedGen 支持全面的场景构建，按照真实的物理属性和比例排列这些资产。输出结果直接与模拟平台兼容，使得构建生动的虚拟世界变得更加便捷和经济，帮助研究人员高效模拟真实场景，而无需依赖昂贵的手动建模。
模拟集成与真实物理准确性
EmbodiedGen 不仅是一个强大且易于访问的平台，还能够生成多样化的高质量3D 资产，专门用于身体现智能研究。其多个关键模块使用户能够从图像或文本创建资产，生成关节化和纹理化的对象，并构建真实场景。这些资产具有密闭性、照片级真实感和物理准确性，非常适合用于基于模拟的训练和评估。该平台支持与包括 OpenAI Gym、MuJoCo、Isaac Lab 和 SAPIEN 在内的主流模拟环境集成，使研究人员能够以低成本高效地模拟导航、物体操作和避障等任务。
RoboSplatter:高保真3DGS 渲染技术
EmbodiedGen 的一大亮点是 RoboSplatter，该模块将先进的3D 高斯点云渲染技术（3DGS）引入物理模拟中。与传统图形管道不同，RoboSplatter 在提高视觉保真度的同时，减少了计算开销。通过纹理生成和真实到模拟(Real-to-Sim)转换等模块，用户可以编辑3D 资产的外观或重建高真实感的现实场景。总体而言，EmbodiedGen 简化了可扩展、互动式3D 世界的创建，弥合了现实世界机器人和数字模拟之间的差距。
本研究解决了身体现智能领域的一个核心瓶颈:缺乏可扩展、真实且兼容物理的3D 环境用于训练和评估。尽管互联网规模的数据推动了视觉和语言模型的进展，但身体现智能则需要具备准确缩放、几何形状和互动性的模拟准备资产，这些特性在传统的3D 生成管道中往往缺失。
EmbodiedGen 通过提供一个开放源代码、模块化的平台，能够生成高质量、可控的3D 对象和场景，兼容主流机器人模拟器，填补了这一空白。它将文本和图像转化为可扩展的物理上合理的3D 环境，成为推动身体现智能研究、数字双胞胎以及真实到模拟学习的重要工具。
项目:https://horizonrobotics.github.io/robot_lab/embodied_gen/index.html
以下是关于“突破3D环境生成瓶颈，EmbodiedGen助力智能机器人研究”的相关内容：
EmbodiedGen简介
EmbodiedGen是一个由地平线机器人等多家机构联合开发的开源框架，专为具身智能应用设计的生成式3D世界引擎和工具包。它能够从单张图片或文字描述生成具备真实物理属性的3D资产，包括刚体物体、关节物体和完整场景，支持纹理编辑与多样化背景生成。
突破3D环境生成瓶颈
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传统3D建模的局限性：传统3D建模方法成本高昂、耗时费力，且缺乏真实感，难以满足机器人训练对环境的要求。
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EmbodiedGen的优势：
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高效生成：EmbodiedGen可快速生成高质量、低成本且物理属性合理的3D资产和交互环境，大大降低了机器人训练的门槛和成本。
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真实感强：其生成的3D环境具有逼真的视觉效果和物理精确性，让机器人在虚拟世界中学到的技能能够更好地迁移到现实世界中。
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多样化与可扩展性：EmbodiedGen能够创建风格迥异、细节丰富的虚拟环境，支持从简单物体到复杂场景的创建，满足不同机器人任务的需求。
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物理准确性：生成的3D资产具备密封的几何结构和物理上合理的属性，可以直接应用于机器人仿真，解决了传统方法在物理准确性方面的不足。
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助力智能机器人研究
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关节物体生成：EmbodiedGen的关节物体生成模块使用DIPO框架，能够从双状态图像对构建关节3D物体，解决了传统方法在创建关节物体时面临的巨大挑战。
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仿真渲染创新：RoboSplatter是EmbodiedGen的一个亮点，它将3DGS渲染与成熟物理仿真器集成，提供了高视觉保真度的仿真，为机器人训练提供了前所未有的视觉真实感。
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多样化交互式3D世界构建：EmbodiedGen使得构建各种交互式3D世界变得轻而易举，支持在不同虚拟环境中进行操作和导航等机器人智能任务的仿真和评估。系统生成的资产已成功应用于多种机器人任务的仿真评估。
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与主流模拟环境集成：EmbodiedGen支持与包括OpenAI Gym、MuJoCo、Isaac Lab和SAPIEN在内的主流模拟环境集成，使研究人员能够以低成本高效地模拟导航、物体操作和避障等任务。
应用前景
EmbodiedGen为具身智能研究提供了强大的工具支持，其开源发布将推动机器人智能领域的发展。未来，从家庭服务机器人到工业自动化设备，从医疗辅助机器人到探索机器人，都将从这种先进的虚拟训练技术中受益。
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