Uranus：为实体人工智能构建下一代模拟基础设施

可扩展的仿真对于机器人数据生成、策略训练、评估和安全迭代至关重要，但现实世界的交互成本高昂，而且传统的模拟器需要劳动密集型的构建。我们推出了 Uranus，这是一个围绕关节轨迹条件自回归扩散模型构建的数据驱动机器人模拟器。 Uranus 提供三个关键功能：（1）流式、无固定时域的轨迹生成，在线接收未来的关节位置轨迹，并自回归每步生成一个潜在帧，对应于四个 RGB 帧，没有固定的生成时域； （2）低延迟生成，推理优化后达到24FPS； (3) 可扩展、可扩展的机器人控制，为跨不同机器人实施例和相机配置的同步多视图生成提供统一的接口。我们对分布内和分布外数据进行全面的定量和定性评估，对天王星进行客观评估并明确其当前的局限性。我们发布代码和模型权重，为社区提供实用的工具和见解。