通过 ParaHome 系统，我们收集了一个大规模的数据集，其中包含了人物与物体的三维动作，旨在构建一个用于学习和合成真实房间环境中的人物与物体互动的生成模型。

Jan, 2024

本论文介绍了一个智能家居环境的原型，其中包括三个智能代理和五个位置，旨在通过自动化技术管理设备和系统，减少运营成本并监测居民健康状况以维护其健康生活。

Mar, 2023

本研究提供了一个合成的多模态数据集，通过融合来自 3D 虚拟空间模拟器的视频数据与描绘活动时空上下文的知识图谱，该数据集旨在用于社会问题的知识图谱推理挑战（KGRC4SI），重点是识别和解决家庭环境中的危险情况，该数据集对于研究人员和从业者开发创新解决方案，以识别人类行为以提升安全和福祉而言，可作为宝贵的资源对公众开放。

Jan, 2024

本文提供了一个新的环境，用于学习交互式推理的视觉和行为方面的模拟，以掌握家庭用品的操作技能，并利用 SAMPLE-HD 环境生成场景、语言指令和训练路径。

Jun, 2022

通过使用特定的模板和层次化的结构化表示，AnyHome 框架能够将自由形式的文本描述翻译成具备精细空间结构和纹理的三维室内场景。

Dec, 2023

提出一种基于数据增广的强化学习方法，其中使用一个具有 45,622 个人工设计的房屋场景的模型 House3D 进行模拟，结果显示基于数据增广的模型比原始模型的导航成功率提高了 8% 以上。

Jan, 2018

该研究提出了一个多模态（视觉和语言）基准，用于合作和异构多智能体学习。研究介绍了一个基准多模态数据集和一致的评估协议，并探讨了不同模态对多智能体学习性能的影响，同时也介绍了智能体之间的简单信息传递方法。结果表明，在这种设置下，多模态引入了合作多智能体学习的独特挑战，并且在提高多智能体强化学习方法方面还有很大的改进空间。

Aug, 2022

本文提出了使用程序作为表达复杂任务的高级表示，并通过游戏接口和自然语言描述或视频数据进行了学习和构建模拟环境以执行任务，这是在家庭活动建模和视频理解中具有潜在应用的研究。

Jun, 2018

Sonicverse is a multisensory simulation platform for training household agents with audio-visual perception capabilities, incorporating a new audio-visual VR interface for human-agent interaction, and includes a multi-task learning model for audio-visual navigation, achieving state-of-the-art performance, and sim-to-real transfer capability.

Jun, 2023

HomeRobot 是一种经济实惠的柔性机器人，可在家中导航和操作各种物品以完成日常任务，Open-Vocabulary Mobile Manipulation 是其面临的挑战，该文介绍了一个基于模拟的基准测试，使用强化学习和启发式模型等基线，并探讨了改进性能的方法。

Jun, 2023