动作与运动一致：基于 IsaacSim 的移动操作任务规划与低层策略联合评估基准
机器人学
2025-08-22 v1 人工智能
摘要
基准测试是机器人和具身 AI 进展评估的关键，但存在显著的鸿沟：一类基准测试针对高层语言指令跟随，往往假设低层执行完美；另一类基准测试针对低层机器人控制，依赖简单单步骤指令。这一脱节阻碍了对集成系统的全面评估——这些系统在任务规划与物理执行方面都至关重要。为此，我们提出 Kitchen-R，一个新型基准测试，统一模拟厨房环境中任务规划与低层控制的评估。该基准测试基于 Isaac Sim 模拟器构建，作为数字孪生体，包含超过 500 条复杂语言指令，支持移动操作机器人。我们提供基准方法，包括基于视觉语言模型的任务规划策略和基于扩散策略的低层控制策略。我们还提供轨迹收集系统。基准测试提供了三种评估模式：独立评估规划模块、独立评估控制策略，以及关键的是对整个系统的集成评估。Kitchen-R 弥合了具身 AI 研究中的关键鸿沟，使语言引导机器人智能体的整体且真实的基准测试成为可能。
引用
@article{arxiv.2508.15663,
title = {Mind and Motion Aligned: A Joint Evaluation IsaacSim Benchmark for Task Planning and Low-Level Policies in Mobile Manipulation},
author = {Nikita Kachaev and Andrei Spiridonov and Andrey Gorodetsky and Kirill Muravyev and Nikita Oskolkov and Aditya Narendra and Vlad Shakhuro and Dmitry Makarov and Aleksandr I. Panov and Polina Fedotova and Alexey K. Kovalev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.15663},
year = {2025}
}