Facebook的AI团队最近非常热衷于机器人技术领域的研究。在过去一年中，Facebook向全球发布了它的机器人操作系统，并且成功训练六足类机器行走自如。上周，Facebook AI团队又发布了一份真实感训练数据组Replica和一个内置AI系统模拟引擎Habitat。Facebook AI团队今天推出了与卡内基梅隆大学研究人员合作创建的机器人开源框架PyRobot，它可以运行由Facebook机器学习框架PyTorch训练的深度学习模型。PyRobot可以支持Sawyer和LoCoBot这两种类型的机器人，后者是用于卡内基梅隆大学机器自动化课程的机器人。此外，支持UR5等其他机器的开源框架即将推出，包括MuJoCo和Habitat等模拟器在内的集成也将在本周发布。研究人员在周三发表在arXiv上的一篇论文中表示：“我们相信PyRobot与最近发布的LoCoBot机器人相结合，将能降低财务成本和开发时间，从而实现数据驱动机器人的民主化发展。独立于硬件的API将能助力整个社区共享代码和数据集合的开发。”PyRobot旨在帮助研究人员和测试人员在几个小时内就能上手使用机器人。Facebook希望PyRobot能够加快机器人的采用进度，并通过为AI社区提供共享代码、数据集和模型的通用API，来进一步促进机器人研究生态系统的发展。为此，该框架推出了一种预训练模型，用于引导、抓取和推送相关算法。PyRobot为控制机器人运动的命令提供开源API和高级代码，包括路径规划、可视SLAM、关节位置控制、关节速度控制和关节扭矩控制等。这一开源机器人框架可以帮助AI实践者进行实验和基准测试结果。Facebook计划与机器人研究社区的成员合作开发出基准数据集。研究人员表示，在PyRobot的一些初始项目中，该框架简化了sim2real的传输策略测试，简化的内容主要是用来测试末端执行器控制和点目标导航。与亚马逊的RoboMaker一样，PyRobot也可作为机器人操作系统（ROS）界面。微软在5月发布了有限预览的机器人工具包，并于去年将ROS整合到Windows 10操作系统中。PyRobot是Facebook基于Python的最新产品。除了深度学习框架PyTorch之外，该公司本月早些时候还推出了PyTorch Hub，以支持人工智能模型的复现性。本文转载自IT之家

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