BRS（Behavioral Robot Suite）框架是一个开源的研究工具套件，旨在简化机器人行为研究。该框架支持从目标识别到抓取等多任务，并提供模块化设计、传感器兼容性和高效的训练环境。
**主要特点：**
– **模块化设计**：便于快速部署和扩展。
– **多传感器兼容**：支持激光雷达、摄像头等多种数据类型。
– **高效训练**：配备预训练模型和多样化模拟场景，提升研究效率。
**算法亮点：**
– **WB-VIMA算法**：在任务成功率、错误率控制和环境适应性方面表现优异。
– 端到端任务成功率较DP3高13倍，比RGB-DP高21倍。
– 子任务表现优于现有方法，分别高出1.6倍和3.4倍。
**资源访问：**
– **项目主页**: [https://behavior-robot-suite.github.io/](https://behavior-robot-suite.github.io/)
– **论文预印本**: [https://arxiv.org/abs/2503.05652](https://arxiv.org/abs/2503.05652)
– **算法代码**: [https://github.com/behavior-robot-suite/brs-algo](https://github.com/behavior-robot-suite/brs-algo)
– **机器人控制代码**: [https://github.com/behavior-robot-suite/brs-ctrl](https://github.com/behavior-robot-suite/brs-ctrl)
– **训练数据集**: [https://huggingface.co/datasets/behavior-robot_suite/data](https://huggingface.co/datasets/behavior-robot_suite/data)
**参考文献：**
– [Twitter链接](https://x.com/drfeifei/status/1899127976979226835)
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