# LIBERO

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/sdks/lifelong-robot-learning-libero
> 所属分类：sdks | 最近核验日期：2025-03-15 | 技术层级：L3, L7, L9

## 核心摘要

Lifelong-Robot-Learning 在 GitHub 开源的框架，主要语言 Jupyter Notebook。 Benchmarking Knowledge Transfer in Lifelong Robot Learning

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L3", "L7", "L9"] |
| `links` | [{"title": "GitHub", "url": "https://github.com/Lifelong-Robot-Learning/LIBERO"}] |
| `updated` | 2025-03-15 |
| `repo` | https://github.com/Lifelong-Robot-Learning/LIBERO |
| `language` | ["jupyter notebook"] |
| `pinned_versions` | [{"version_or_sha": "main / 最新稳定分支（适配 PyTorch 2.x 版本）", "tested_env": "Ubuntu 22.04 LTS / Python 3.10+ / CUDA 12.x / Jupyter Notebook 6.0+ / PyTorch 2.0+", "notes": "克隆官方仓库后，通过requirements.txt安装依赖，打开docs目录下的notebook示例即可快速启动基准测试验证流程。"}] |
| `incompatible_envs` | ["不支持Windows原生环境运行，需借助WSL2虚拟机适配相关依赖", "Python 3.9及以下版本缺少部分依赖包支持，无法正常运行基准套件"] |
| `repo_stats` | {"stars": 2412, "forks": 511, "as_of": "2026-10-13"} |
| `tool_type` | framework |
| `overview_sources` | ["https://github.com/Lifelong-Robot-Learning/LIBERO"] |

## 技术详解与生态说明

LIBERO是终身机器人学习领域的开源研究框架，核心开发语言为Jupyter Notebook，核心功能聚焦于终身机器人学习场景下的知识迁移基准测试，可支持相关算法的效果验证、对比实验等研究环节，为终身机器人学习方向的学术探索提供标准化的测试载体。

该框架适配机器人技术栈的算法研究、VLA部署验证等层级，不绑定特定机器人本体，开发者可直接克隆官方仓库代码，依托内置的基准测试套件快速搭建知识迁移算法的验证环境，基于Jupyter Notebook的交互形式完成算法调试、实验结果复现及自定义测试流程拓展。

## 原始核验来源 (Sources)

- [GitHub Lifelong-Robot-Learning/LIBERO](https://github.com/Lifelong-Robot-Learning/LIBERO)