具身智能Infinite Mobility：上海AI Lab可交互物体生成模型，助力机器人仿真训练

系列篇章

No.	文章
1	【2025具身智能大模型·系列1】SpatialVLA：上海 AI Lab 联合上科大等推出的空间具身通用操作模型，赋能机器人3D空间理解
2	【2025具身智能大模型·系列2】UniAct：清华大学、商汤等联合发布具身智能框架，用通用动作空间打破机器人控制瓶颈！
3	【2025具身智能大模型·系列3】斯坦福HumanPlus：人形机器人实时控制与模仿学习的完美结合
4	【2025具身智能大模型·系列4】GR00T N1 ：英伟达推出全球首个开源通用人形机器人基础模型
5	【2025具身智能大模型·系列5】OmniH2O：卡内基梅隆与上海交大联手打造的全能人形机器人系统
6	【2025具身智能大模型·系列6】OpenVLA：斯坦福开源的视觉语言动作大模型，引领机器人技术新突破
7	【2025具身智能大模型·系列7】HugWBC：上海交通大学与上海AI Lab打造的通用人形机器人控制器
8	【2025具身智能大模型·系列8】LightPlanner：中科视语开源的轻量化具身推理大模型，赋能机器人高效决策
9	【2025具身智能大模型·系列9】RoboMamba：北京大学推出的高效机器人多模态大模型，助力机器人推理与操作
10	【2025具身智能大模型·系列10】RDT-1B：清华发布双臂机器人模型，零样本泛化能力震撼业界
11	【2025具身智能大模型·系列11】SpatialLM：群核科技开源空间理解多模态，赋予机器超强空间认知，登顶HuggingFace
12	【2025具身智能大模型·系列12】Aether：上海 AI Lab 开源的生成式世界模型，探索三维时空建模与智能决策新境界
13	【2025具身智能大模型·系列13】Infinite Mobility：上海 AI Lab 推出的可交互物体生成模型，高效助力机器人仿真训练

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目录

• 系列篇章
• 前言
• 一、项目概述
• 二、技术原理
• 三、主要功能
• 四、应用场景
• 五、快速使用
• • （一）安装环境
  • （二）生成可交互物体
  • （三）可视化生成结果
• 六、结语
• 七、项目地址

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前言

机器人要在真实世界中完成实际任务，仅靠算法远远不够——它需要在虚拟环境中进行大量训练，并且用于训练的物体必须足够逼真。然而，高质量的可交互物体数据极为稀缺。传统数据集要么规模有限，要么结构单一，要么成本高昂。上海 AI Lab 推出的 Infinite Mobility 正是为了解决这一痛点：利用程序化生成技术，为机器人训练提供无限量、低成本、高质量的可交互物体数据资产。

一、项目概述

Infinite Mobility 是一个基于程序化生成技术的可交互物体生成模型，能够高效产出高质量的可交互物体数据。它支持 22 类常见可交互物体的生成，单个物体生成仅需约 1 秒，且生成数量无上限。与 PartNet-Mobility 等传统数据集相比，Infinite Mobility 生成的物体结构复杂度更高、外观质量更优、成本更低。目前，这些生成的物体已应用于桃源 2.0、Isaac Sim 等仿真训练平台，助力机器人在虚拟环境中大规模训练，从而提升其在真实世界中的操作能力。

二、技术原理

1. 程序化生成技术 —— 通过规则和算法自动构建物体形态，无需人工建模，这是实现高效生成的核心基础。
2. 物理合理性 —— 每个生成的物体均符合真实世界的物理特性，包括关节运动、碰撞体积、重心分布等，确保机器人在仿真中学到的技能可迁移至现实环境。

三、主要功能

（原文此处无详细内容，保留结构完整）

四、应用场景

Infinite Mobility 的应用场景十分广泛，以下是一些具体的应用场景和实际案例：

（原文此处无详细案例，保留段落完整）

五、快速使用

（一）安装环境

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，因此需先按照 Infinigen 的安装说明配置基础环境。

   # 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 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）生成可交互物体

项目提供一个脚本 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

生成结果保存于 outputs 文件夹中，格式为 URDF。

（三）可视化生成结果

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、结语

Infinite Mobility 通过程序化生成技术，为机器人仿真训练提供了高质量的可交互物体数据。它在生成效率和数据质量方面表现突出，同时大幅降低了数据获取成本。这一开源项目为研究人员和开发者提供了强有力的工具，使机器人训练不再受限于数据短缺的瓶颈。随着技术的持续迭代，Infinite Mobility 有望在更多领域发挥关键作用。

七、项目地址

• 项目官网：https://infinite-mobility.github.io/
• GitHub 仓库：https://github.com/OpenRobotLab/Infinite-Mobility
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.13424

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