什么是AI2‑THOR

AI2‑THOR（The House Of inteRactions）概述

AI2‑THOR 是由 Allen Institute for AI（AI2）‍ 联合斯坦福大学、卡耐克梅隆大学、华盛顿大学、南加州大学等高校共同研发的 开源交互式 3D 室内仿真平台，旨在为具身人工智能（Embodied AI）提供高保真、可交互的训练与评估环境。

1. 核心特性

• 逼真场景
  • 超过 200+ 高质量室内场景（厨房、客厅、卧室、浴室等），每类场景约 30 个不同房间，总计约 120‑200 个房间。
  • 场景由专业 3D 艺术家手工建模，接近照片级真实感，支持 光照、材质随机化，提升 Sim2Real 迁移效果。
• 丰富对象库
  • 超过 2600+ 可交互家居物体，涵盖 115‑2000 种类（如冰箱、椅子、灯具、厨房用具等），每个对象具备 Openable、Pickupable、On/Off、Receptacle、Fillable 等属性，可在仿真中改变状态。
• 多样化智能体
  • 支持 iTHOR（纯交互模拟）、ManipulaTHOR（机械臂操作）和 RoboTHOR（真实机器人‑仿真对接）三大框架，兼容 LoCoBot、Stretch、无人机等 多种代理。
  • 每个智能体可执行 200+ 动作，包括导航、抓取、打开/关闭、放置、推拉等。
• 物理与渲染
  • 基于 Unity 3D 引擎，实现真实的刚体、碰撞、重力等物理规则，保证交互的真实性。
  • 支持 RGB、深度、语义分割、实例分割、法线图 等多模态图像输出，便于视觉感知研究。
• Python API 与云部署
  • 提供 Python SDK，通过 HTTP 与 Unity 后端通信，支持 Docker、Conda、pip、Google Colab 等多种安装方式。
  • 可在本地机器或云端（如 Colab）快速启动仿真环境，适合大规模实验。

2. 研究与应用场景

AI2‑THOR 被广泛用于以下方向的研究：

超过 100 篇 以上的学术论文已基于 AI2‑THOR 发表，涵盖从基础感知到高级规划的全链路研究。

3. 主要组成模块

1. iTHOR
   • 原始交互环境，提供 120+ 房间、2000+ 交互对象，适合视觉导航与基本操作。
2. ManipulaTHOR
   • 引入机械臂（如 Kuka、Franka）进行细粒度操作，支持抓取、旋转、放置等低层次动作。
3. RoboTHOR
   • 与真实机器人（如 Locobot）对接的桥梁，提供真实‑仿真同步的实验平台。
4. ProcTHOR‑10K / ArchitectTHOR（后续扩展）
   • 大规模过程化场景与建筑设计模拟，进一步提升数据多样性。

4. 使用流程简述

1. 安装：pip install ai2thor 或使用 Conda、Docker 镜像；在 Colab 中可直接 !pip install ai2thor 并运行示例代码。
2. 创建环境：通过 ai2thor.controller.Controller() 初始化，指定场景（如 Kitchen、LivingRoom）和智能体类型。
3. 交互：调用 controller.step(action="OpenObject", objectId=...)、controller.step(action="PickupObject", objectId=...) 等 API 完成操作。
4. 获取感知：每一步返回的 event 包含 RGB、深度、语义分割等图像以及 元数据（对象姿态、状态）。
5. 数据收集：可批量渲染生成 合成数据集（包括标注），用于训练视觉模型或进行域随机化实验。

5. 最新动态（截至 2025 年）

• v1.3.0：新增 厨房 V2、卧室 V2、客厅 V2 场景，提升场景多样性；引入 材质与光照随机化，进一步缩小仿真‑真实差距。
• ManipulaTHOR 与 RoboTHOR 继续扩展机器人模型，支持 多臂协作 与 无人机 任务。
• 社区举办 AI2‑THOR Rearrangement Challenge、ObjectNav Challenge 等竞赛，推动算法创新。

6. 总结

AI2‑THOR 通过 高保真 3D 场景 + 真实物理 + 丰富交互，为视觉 AI、机器人学习、自然语言指令等具身智能研究提供了一个 统一、可扩展、开源 的实验平台。其多模块设计（iTHOR、ManipulaTHOR、RoboTHOR）以及强大的 Python API，使得研究者能够在 仿真中快速迭代，并通过 Sim2Real 技术将成果迁移到真实机器人上，已成为具身 AI 领域的核心基准之一。