HomeBody एक मानवाकार रोबोट है जो रसोई जैसी असंरचित वातावरण में लंबे समय तक loco-manipulation कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह स्थानिक स्मृति और संयोज्य कौशल को जोड़कर वस्तुओं को व्यवस्थित करने, वस्तुओं को पुनः प्राप्त करने और कचरा निपटाने जैसे जटिल कार्यों को अंजाम देता है— भले ही वस्तुएं दृष्टि क्षेत्र से बाहर हों। इस प्रणाली द्वारा अन्वेषण के माध्यम से iPhone वीडियो, D435i कैमरा, SLAM के साथ LiDAR स्कैन, जोड़ स्थितियों और Astra द्वारा चयनित वेypoints सहित आत्म-दृष्टि डेटा से एक आंतरिक स्थानिक मॉडल बनाया जाता है। इस डेटा द्वारा Isaac Sim में Real2Sim प्रक्रिया को आधार प्रदान किया जाता है, जो एक ज्यामितीय, अर्थात्मक और दृश्य रूप से सटीक डिजिटल जुड़वाँ बनाता है जो तात्कालिक अनुभव से परे तर्क करने में सक्षम होता है। HomeBody कॉफी के बैट इकट्ठा करने, उन्हें एक द्वीप पर रखने और खराब कार्टन को हटाने जैसे कार्यों को दोनों भुजाओं के बीच चलने, पकड़ने और हेरफेर को समन्वित करके अंजाम देता है। यह संग्रहीत keyframes का उपयोग करके दृष्टि से छिपी वस्तुओं (जैसे ड्रावर में दवा) का पता लगाता है और द्विपक्षीय समन्वय द्वारा उन्हें पुनः प्राप्त करता है। नेविगेशन, उठाने, रखने और ड्रावर खोलने के लिए कौशल पुस्तकालय संयोज्य हैं, जिसमें स्थानीय पुनः प्रयास और दृश्य प्रतिक्रिया शामिल है जो विफलता के बाद VLM को निर्णयों को संशोधित करने में सक्षम बनाता है। रोबोट कार्य के निष्पादन और स्थानिक स्मृति अपडेट के बीच प्रतिपुष्टि लूप के माध्यम से बदलते दृश्य और अपूर्ण कार्यों के प्रति गतिशील रूप से अनुकूलित होता है।