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ベンチマークarXiv:2607.04434

RoboDojo: 汎用ロボット操作ポリシーの包括的評価のための統合シミュレーション・実世界ベンチマーク

RoboDojo: A Unified Sim-and-Real Benchmark for Comprehensive Evaluation of Generalist Robot Manipulation Policies

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シミュレーションと実世界の両方で汎用ロボット操作ポリシーを評価するための統一ベンチマークを提案し、42のシミュレーションタスクと18の実世界タスクで多様な能力を評価する。

詳しい要約

1. どんなもの?

RoboDojoは、汎用ロボット操作ポリシーの包括的評価のための統合シミュレーション・実世界ベンチマークである。42のシミュレーションタスクと18の実世界タスクを含み、多様で補完的な操作能力をカバーする。シミュレーションベンチマークは、汎化、記憶、精度、長時間実行、オープン語彙命令追従の5次元を評価し、実世界ベンチマークは物理的展開の課題にポリシーをさらす。Isaac Simでの並列シミュレーションによるスケーラブルな評価をサポートし、再現可能な実世界評価システムRoboDojo-RealEvalを提供する。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

既存のベンチマークは、単純で短期的またはスキルが狭いタスクに限られ、能力のカバレッジが限定的であり、シミュレーションまたは実世界のみで実施されることが多い。RoboDojoは、シミュレーションと実世界の両方を統合し、多様な能力をカバーする点で優れている。また、実世界評価のコストと再現性の問題に対処するため、リモートクラウドアクセス、標準化ハードウェア、シーンリセット、評価プロトコル、展開インターフェースを備えたRoboDojo-RealEvalを提供する。

3. 技術・手法の肝は?

手法の肝は、シミュレーションと実世界のタスクを統一したベンチマークとして設計し、XPolicyLabを介してポリシーを一度統合すれば、最小限の適応で両環境で評価できる点にある。シミュレーションではIsaac Simを用いた異種並列シミュレーションによりスケーラブルな評価を実現し、実世界ではRoboDojo-RealEvalにより再現可能な評価システムを構築している。

4. どうやって有効だと検証した?

30のポリシーをXPolicyLabに統合し、RoboDojo上で評価した。これにより、公開リーダーボードと現在のポリシー性能の体系的分析を確立した。具体的な結果の数値は要旨に記載がないため不明。

5. 議論はある?

要旨からは、ベンチマークの設計や評価結果に関する議論は明示されていない。ただし、シミュレーションと実世界のギャップ、実世界評価のコストと再現性の課題に対処することを目指しており、これらの点に関する議論が想定される。

6. 次に読むべき論文は?

要旨で参照されている関連研究は明示されていないが、同分野の定番として、一般ist robot manipulation policiesの評価に関する既存のベンチマーク(例:RLBench、Meta-World、CALVINなど)や、シミュレーションと実世界のギャップを扱う研究(例:Sim-to-Real transfer)が考えられる。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Tianxing Chen, Yue Chen, Zixuan Li, Junyuan Tang, Kailun Su, Haoran Lu, Weijie Wan, Baijun Chen, Songling Liu, Haowen Yan, Honghao Su, Zhiyang Dou, Kaixuan Wang, Dandan Zhang, Yunze Liu, Yan Qin, Qiwei Liang, Qiwei Wu, Zijian Lin, Wenwei Lin, Yuran Wang, Minghua He, Tianshu Wu, Ruihai Wu, Jingquan Zhou, Kai-Chong Lei, Haibao Yu, Yuanfeng Ji, Weiyang Jin, Guanyu Lin, Xiaofan Li, Qi Xiong, Renjing Xu, Zhongyu Li, Wenhao Chai, Enze Xie, Ziwei Wang, Yao Mu, Hao Dong, Wojciech Matusik, Mingyu Ding, Wenbo Ding, Ping Luo, Masayoshi Tomizuka

分類: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.GR

原文アブストラクト

Generalist robot manipulation policies have advanced rapidly, yet existing benchmarks remain limited in systematically evaluating their capabilities. Many rely on simple, short-horizon, or skill-narrow tasks with limited capability coverage, and are often conducted only in simulation or only in the real world. Simulation enables scalable feedback but misses physical deployment challenges, while real-world evaluation is costly, time-consuming, and difficult to reproduce. We introduce RoboDojo, a unified sim-and-real benchmark for comprehensive evaluation of generalist robot manipulation policies. RoboDojo includes 42 simulation tasks and 18 real-world tasks covering diverse and complementary manipulation capabilities. The simulation benchmark evaluates five dimensions: generalization, memory, precision, long-horizon execution, and open-vocabulary instruction following, while the real-world benchmark exposes policies to challenging physical-world deployment conditions. RoboDojo supports scalable evaluation through heterogeneous parallel simulation in Isaac Sim and provides RoboDojo-RealEval, a reproducible real-world evaluation system with remote cloud access, standardized hardware, scene reset, evaluation protocol, and deployment interface. Together with XPolicyLab, policies can be integrated once and evaluated across simulation and real-world settings with minimal adaptation. We integrate 30 policies into XPolicyLab and evaluate them on RoboDojo, establishing a public leaderboard and systematic analysis of current policy performance. The website is available at http://robodojo-benchmark.com/.

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