RoboCAS: 机器人操作在复杂对象布置场景中的基准
机器人学
2025-04-04 v1 机器学习
摘要
基础模型具有显著潜力，使机器人能够执行长期范围的操纵任务。然而，现有基准测试中任务的简单性和环境的均匀性限制了其在复杂场景中的有效部署。为解决这一局限性，本文引入了\textit{RoboCAS}基准测试，旨在机器人操纵中针对复杂对象布置场景而设计。该基准测试采用灵活且简洁的脚本化策略来高效收集多样化的演示，展示了在高度真实的物理仿真环境中散布、有序和堆叠物体的布置。它包括目标检索、障碍清除和机器人操纵等复杂过程，测试代理在模糊指令下进行长期规划的能力，以进行空间推理和预测链式反应。多个基线模型上的广泛实验揭示了其在处理复杂对象布置场景方面的局限性，凸显了能够在实际部署中执行长期操作的智能代理的紧迫需求，并为未来研究方向提供了宝贵的见解。项目网站: \url{https://github.com/notFoundThisPerson/RoboCAS-v0}。
引用
@article{arxiv.2407.06951,
title = {RoboCAS: A Benchmark for Robotic Manipulation in Complex Object Arrangement Scenarios},
author = {Liming Zheng and Feng Yan and Fanfan Liu and Chengjian Feng and Zhuoliang Kang and Lin Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.06951},
year = {2025}
}