BestMan：重塑具身智能的移动机械臂平台，打破仿真与现实的界限

在具身智能（Embodied AI）领域，机器人不仅需要“看得见、听得到”，还必须具备理解复杂任务的能力，并能在现实世界中执行精准且高效的操作。为实现这一目标，具身智能平台至关重要，它提供了集成感知、决策和执行的统一框架，结合高质量的仿真与真实设备的无缝衔接，加速了机器人研究从开发测试到实际部署的全过程。

近年来，具身智能领域发展迅猛，出现了许多高质量的平台。然而，当前的仿真平台在多层次技术集成、模块化与即插即用性、仿真到现实的高效迁移，以及硬件扩展的灵活性方面仍面临诸多挑战。为应对这些挑战，来自重庆大学、上海人工智能实验室和西交利物浦大学的学者们发布了基于 PyBullet 的具身智能软硬件平台 BestMan。该平台专为移动机械臂设计，集成了感知、规划、控制等关键技术层次，并通过统一的API接口有效打通仿真与硬件的障碍，使算法开发者能够高效地将算法从虚拟仿真迁移到真实环境，增强了算法在异构真实设备间的高效迁移能力。

BestMan平台有四大核心特点：

01 多层次技术集成

BestMan平台采用集成的技能架构，涵盖从环境感知、任务规划到运动规划与控制执行的全流程技术。该架构的优势在于将复杂的多层次技术问题整合在一个平台中，减少了开发人员在不同层次之间切换和协调的困难。例如，移动机械臂在厨房环境中执行自然语言指令任务时，可以通过感知模块识别交互对象和操作位置，在任务规划模块中自动生成行动步骤，并最终通过运动规划和控制模块完成整个动作过程。

图1：BestMan架构图

02 模块化设计，灵活扩展能力

BestMan平台采用模块化设计，使每个功能组件独立且易于替换或扩展。例如，导航模块支持从本地规划（如DWA算法）到全局规划（如A*算法）的多种实现，确保机器人能够在不同的家庭环境中进行路径规划和避障，无论是处理静态还是动态场景，都可以通过其模块化设计灵活调整应对策略。此外，平台中的“抓取姿态估计”模块默认采用高效的AnyGrasp算法，开发者可以根据具体的机器人任务场景轻松替换成其他算法，甚至开发全新的算法。

同时，每个模块的实现都提供了模板，不同算法实现以独立的Python类形式封装。这种灵活的模块化结构减少了修改或扩展功能时的耦合问题，确保开发者能够根据具体的研究需求，快速熟悉并定制和调整平台功能。同时，平台对规划（Planning）和学习（Learning）方法具有良好的扩展性，便于用户在基础版本上轻松开发特定模块。

03 统一的仿真与硬件接口，打通现实与虚拟的屏障

在机器人开发过程中，算法从仿真环境迁移到真实硬件时，往往面临巨大的兼容性和复杂性问题，例如硬件接口和设备驱动的差异。BestMan平台通过提供统一的API接口，在很大程度上降低了迁移难度。无论是在PyBullet仿真环境中，还是在真实机器人硬件上，开发者都可以使用一致的高层次指令来控制机器人。

例如，命令“move_forward()”在仿真环境中可能使用PID控制器，而在真实机器人上则调用硬件厂商提供的电机控制接口。这种抽象化的API设计，不仅减少了算法从仿真到硬件的迁移工作量，还大大降低了硬件开发的复杂度，使BestMan成为研究仿真到现实无缝对接的高效工具。