robosuite和robomimic都是由ARISE Initiative开发的开源工具，旨在推进机器人学习和机器人操作领域的研究。
一、基本概念
robosuite是一个由MuJoCo物理引擎驱动的模拟框架，专为机器人学习设计。它提供了一套基准环境，是Advancing Robot Intelligence through Simulated Environments (ARISE)Initiative的一部分。当前的版本是 v1.4.1，具有来自DeepMind的官方MuJoCo绑定的长期支持。
数据驱动算法，如强化学习和模仿学习，为机器人技术提供了强大而通用的工具。在深度学习新进展的推动下，这些学习范式在各种机器人控制问题上取得了一些令人兴奋的成功。然而，重复性的挑战和机器人硬件的有限可及性阻碍了研究进展。robosuite的首要目标是为研究人员提供：
1. 一套标准化的基准任务，用于严格的评估和算法开发；
2. 模块化的设计，允许灵活创建新的机器人仿真环境；
3. 高质量的机器人控制器实现和现成的学习算法，以降低进入机器人研究的门槛。
二、主要特性
最新版本的robosuite包含7个机器人模型、8个抓取器模型、6个控制器模式和9个标准化任务。它还提供了api的模块化设计，用于构建具有过程生成的新环境。关键特性包括：
1. 标准化任务：多样化的操控任务，具有不同的复杂性，可重复研究的强化学习基准测试结果；
2. 程序化生成：模块化的 API，可程序化地创建新环境，通过组合机器人模型、竞技场和参数化的 3D对象来设计自定义任务；
3. 控制器支持：多种类型的机器人控制器，包括关节空间速度控制、逆运动学控制、操作空间控制
用于遥操作的 3D 运动设备、多模态传感器
4. 支持各种感官信号，例如：低级物理状态、RGB摄像头画面、深度图、本体感受数据、人类演示；
5. 人工演示：用于收集和重放人类演示数据集的工具，利用演示数据进行学习算法的工具。
6. 逼真的渲染：与先进的图形工具集成，实时逼真地渲染模拟场景。
三、更多扩展
robosuite 最初于 2017 年末由Stanford Vision and Learning Lab (SVL)的研究人员开发，现已演变成一个由 SVL 和UT Robot Perception and Learning Lab (RPL)等机器人研究机构积极维护的项目。它旨在解决可重复性和机器人硬件有限访问等挑战，这些挑战可能会阻碍机器人研究的进展。
