BEHAVIOR-1K：1000 个家庭任务基准完整指南
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BEHAVIOR-1K是一个具身智能模拟基准，基于 NVIDIA Isaac Sim 提供照片级仿真环境，内置 1000 个长程家庭任务（清洁、烹饪、整理），让你无需真机就能训练和评估机器人策略。
它解决什么问题
训练家庭服务机器人时，真实世界数据昂贵且难以复现，跨团队评测也缺少统一标准。BEHAVIOR-1K 的任务来自真实人类时间使用调查，且涉及烹饪、切割、加热等超越"抓取-放置"的物体状态变化，适合检验策略能否真正完成复杂家务。
BEHAVIOR-1K 五大核心能力拆解
1000 个任务定义库— 所有活动用 BDDL3 符号语言描述初始条件与目标条件，
bddl3/bddl/activity_definitions/下有 1000 多个任务文件，同一任务还能采样出多个不同实例用于增强训练。照片级场景与物理仿真— 底层由
OmniGibson仿真器（基于 Isaac Sim）驱动，数据集含 50 个室内场景和数千个带标注的 3D 物体，在Rs_int客厅等场景中可运行导航与操作任务。动态物体状态系统— 温度、烹饪、切分、湿润、堆叠等状态在物理层实时演化，逻辑位于
OmniGibson/omnigibson/object_states/，"把菜煮熟"这类目标可以靠状态谓词客观判定。Gymnasium 兼容接口— 用一个 config 字典声明场景、物体、机器人和任务，即可生成
og.Environment实例，用标准env.step()驱动，接入现有强化学习框架几乎零改造。内置机器人与遥操作框架— 提供 Fetch、Freight、LoCoBot 等机器人配置和关节/IK/操作空间控制器，
joylo/还支持用真实 GELLO 设备采集遥操作数据。
BEHAVIOR-1K 在家庭机器人中的典型场景
如果你是做长程任务强化学习的，可以用它训练烹饪、清洁类操作策略，并用统一任务实例对比实验。
如果你是做 sim2real 的，可以借助 1000 个任务和可随机采样的物体位姿，在仿真中压力测试策略鲁棒性。
如果你是家庭机器人产品开发者，可以用场景库和物体状态系统预演挪动物体、操作家电等交互逻辑，省去早期真机验证成本。
BEHAVIOR-1K 快速安装与首次运行步骤
先确认硬件：Ubuntu 22.04+ 或 Windows 10+、32GB 以上内存、NVIDIA RTX 2070+（8GB+ 显存），这是 Isaac Sim 的硬性要求。
克隆并安装：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/om/OmniGibson，仓库含仿真器、任务库和遥操作框架三个包，然后运行bash setup.sh --new-env --omnigibson --bddl --dataset按组件安装，详细选项见docs/getting_started/installation.md。激活环境：脚本会自动创建
behaviorconda 环境，执行conda activate behavior即可。首次运行：
python -m omnigibson.examples.robots.robot_control_example --quickstart，用键盘遥操作机器人；注意首次启动 Omniverse 初始化可能耗时约 5 分钟，属正常现象。
如果你需要评估策略在家庭任务上的表现，建议从 quickstart 遥操作示例入手，确认环境正常后，再写一个自定义 config 加载单个BehaviorTask做验证。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
