2025可交互物体生成模型评测：上海AI Lab助力机器人仿真训练

2025具身智能大模型系列概览????

目录

• 2025具身智能大模型系列概览????
• 引言：机器人仿真训练的数据困境与突破
• 一、Infinite Mobility项目核心亮点
• 二、程序化生成与物理合理性保障机制
• 三、核心能力与关键特性
• 四、落地场景与实践案例
• 五、快速上手实践指南
• • （一）环境搭建与依赖配置
  • （二）批量生成可交互物体
  • （三）生成结果可视化验证
• 六、总结与未来展望
• 七、资源与引用链接

引言：机器人仿真训练的数据困境与突破

机器人要在物理世界可靠运行，仅仅依赖算法堆叠远远不够——必须在仿真环境中进行海量“实战演练”，且训练素材必须高保真、具备交互性。现实是，高质量的可交互物体数据集极度稀缺：传统方案要么规模受限（如PartNet-Mobility）、要么形态单一、要么人工标注成本高企。上海AI Lab推出的Infinite Mobility，正是针对这一核心痛点：利用程序化生成技术，实现无限量、低成本、高质量的机器人训练“道具”自动产出，为具身智能规模化训练扫清数据障碍。

一、Infinite Mobility项目核心亮点

Infinite Mobility是基于程序化生成技术的可交互物体数据引擎，能够高效产出22类常见物体的高质量交互资产。单物体生成仅需约1秒，且数量无上限。与PartNet-Mobility等传统数据集相比，其生成的物体结构复杂度更高、外观细节更优、综合成本显著降低。目前，这些物体已成功集成至桃源2.0、Isaac Sim等主流仿真平台，助力机器人在虚拟环境中进行大规模训练，有效提升其在真实物理世界的操作迁移能力。

二、程序化生成与物理合理性保障机制

1. 程序化生成技术 —— 通过预设规则与算法自动构建物体形态，彻底告别人工建模的低效与不稳定性，这是实现规模化产出的根本保障。
2. 物理合理性 —— 每个生成物体均严格符合真实世界的物理约束，包括关节运动范围、碰撞体积、重心分布及摩擦系数等，确保仿真训练的skill可以直接迁移至真实机器人。

三、核心能力与关键特性

（原文此处无详细内容，保留结构完整）

四、落地场景与实践案例

Infinite Mobility的高效数据产出能力覆盖机器人操作、导航、人机协作等多个关键领域。以下为具体场景示例：在住宅环境中，服务机器人可借助生成的抽屉、柜门、椅子等物体，进行开合、抓取、推拉等精细动作训练；在工业场景中，机械臂可利用生成的装配件进行可变形物体操作学习；在科研领域，研究者可快速生成大量异形物体用于泛化性测试。所有生成数据均已在Isaac Sim等平台中完成验证，显著缩短了从仿真到真实部署的迭代周期。

五、快速上手实践指南

（一）环境搭建与依赖配置

1. 克隆项目代码

   git clone https://github.com/OpenRobotLab/Infinite-Mobility.git
   cd Infinite-Mobility

2. 安装基础环境
   项目基于 Infinigen 开发，因此需要先按照 Infinigen 的安装说明设置基础环境。

   # 克隆 Infinigen 仓库（注意使用指定的版本）
   git clone https://github.com/NVIDIA/infinigen.git
   cd infinigen
   git checkout 572bfe7
   # 安装 Infinigen 的依赖
   pip install -r requirements.txt

3. 配置项目依赖
   返回到 Infinite Mobility 项目目录，运行 setup.py 配置项目依赖。

   cd ../Infinite-Mobility
   python setup.py install

4. 下载数据集
   下载项目提供的部分数据集，并配置数据集路径。

   # 下载部分数据集
   wget 
   # 配置数据集路径（在代码中设置）
   AUXILIARY_PATH = "/path/to/dataset"

（二）批量生成可交互物体

项目提供了一个脚本 paralled_generate.py，用于生成可交互物体。

python paralled_generate.py   

例如，生成 100 个办公椅，同时生成 10 个样本：

python paralled_generate.py OfficeChairFactory 100 10

生成的结果将保存在 outputs 文件夹中，格式为 URDF。

（三）生成结果可视化验证

使用 show.py 脚本可视化生成的物体。

python show.py 

例如，可视化一个 URDF 文件：

python show.py ./outputs/xxx.urdf

也可以可视化整个目录中的所有 URDF 文件：

python show.py ./outputs

六、总结与未来展望

Infinite Mobility 凭借程序化生成技术，为机器人仿真训练构建了高效、低成本、高质量的可交互数据基础设施。其生成效率和数据丰富度显著超越传统方法，有效缓解了具身智能领域“数据饥渴”的瓶颈。该开源项目将为研究者和工程师提供强有力的数据生产工具，加速从仿真到真实世界的技能迁移。随着技术迭代，预计未来将支持更多类别的可交互物体，并深度融入强化学习与模仿学习 pipeline，进一步推动具身智能的泛化与落地。

七、资源与引用链接

• 官方项目主页：https://infinite-mobility.github.io/
• GitHub 仓库地址：https://github.com/OpenRobotLab/Infinite-Mobility
• 技术论文预印本：https://arxiv.org/pdf/2503.13424

来源：互联网