ContactBench 1.0：面向日常富接触机器人操作的基准评测
研究团队发布 ContactBench 1.0 富接触操作基准，基于对日常人类操作的观察归纳出八项基本技能，用 36 个参考任务和 40 多个物体资产实例化。资产可在消费级 3D 打印机上可复现制造，每个资产配有匹配仿真模型，并支持真实与仿真环境中的受控任务变体以评估泛化。在六个任务上评估近期纯视觉与视觉-触觉策略学习方法：纯视觉策略难以感知或响应接触事件，视觉-触觉策略也未带来显著性能提升。基准将在项目页开源。
发布于 10-27 10:55来源：arXiv cs.RO
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arXiv:2610.24512v2 公告类型：替换 摘要：富接触操作是许多日常人类活动的基础，但在此类任务上评估机器人仍然困难：这些任务涉及多样的接触行为，且难以在不同实验室间复现。 基于对日常人类操作的观察，我们识别出八项基本技能，为研究富接触操作提供了实用框架。
我们推出 ContactBench 1.0，这是一个可扩展的基准，通过 36 个参考任务和 40 多个物体资产实例化这些技能。 这些资产捕捉任务相关的几何形状与接触行为，可在消费级 3D 打印机上可复现地制造，且每个资产都配有匹配的仿真模型。
在真实世界和仿真中进行的受控任务变体，可用于评估机器人系统的泛化能力。 我们在六个基准任务上评估了近期具有代表性的纯视觉与视觉-触觉策略学习方法。 结果显示，纯视觉策略难以感知接触事件或对其做出反应，而视觉-触觉策略并未显著提升其性能，这凸显出富接触操作对当前策略学习方法仍是一项重大挑战。
通过提供共同的任务定义以及物理与仿真资产，ContactBench 1.0 为开发、评估和比较富接触操作提供了共享测试平台。 该基准将在 https://jingyi-xiang.github.io/contactbench 开源。