THE COLOSSEUM: A Benchmark for Evaluating Generalization for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2402.08191v2 📥 PDF

作者: Wilbert Pumacay, Ishika Singh, Jiafei Duan, Ranjay Krishna, Jesse Thomason, Dieter Fox

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-13 (更新: 2024-05-28)

备注: RSS 2024. 33 pages

💡 一句话要点

提出THE COLOSSEUM基准以评估机器人操作的泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 泛化能力 环境扰动 仿真基准 性能评估 自动化系统 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法多在与训练环境相似的条件下评估机器人性能，缺乏对环境变化的适应性评估。
  2. 提出THE COLOSSEUM基准，通过20个多样化的操作任务和14个扰动轴，系统性评估机器人模型的泛化能力。
  3. 实验结果显示，5个先进模型在扰动下成功率下降30-50%，多个扰动同时作用时成功率下降超过75%。

📝 摘要（中文）

为了实现有效的大规模真实世界机器人应用，必须评估机器人策略在环境条件变化下的适应能力。然而，大多数研究在与训练设置相似或相同的环境中评估机器人性能。本文提出了THE COLOSSEUM，一个新颖的仿真基准，包含20个多样化的操作任务，能够系统性地评估模型在14个环境扰动轴上的表现。这些扰动包括物体的颜色、纹理和大小变化，桌面和背景的变化；同时还变化了光照、干扰物、物理属性扰动和相机姿态。通过使用THE COLOSSEUM，我们比较了5个最先进的操作模型，发现它们的成功率在这些扰动因素下下降了30-50%。当多个扰动同时应用时，成功率下降超过75%。我们识别出改变干扰物数量、目标物体颜色或光照条件是最显著降低模型性能的扰动因素。为了验证结果的生态有效性，我们展示了仿真结果与真实实验中的类似扰动之间的相关性。我们开源了THE COLOSSEUM的代码，并发布了用于3D打印的物体代码，以复制真实世界的扰动。最终，我们希望THE COLOSSEUM能作为一个基准，帮助识别系统性改善操作泛化能力的建模决策。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人操作在环境变化下的泛化能力评估问题。现有方法通常在与训练环境相似的条件下进行评估，导致模型在真实世界应用中的适应性不足。

核心思路：提出THE COLOSSEUM基准，通过引入多种环境扰动，系统性地评估机器人操作模型的泛化能力，帮助识别影响模型性能的关键因素。

技术框架：THE COLOSSEUM包含20个操作任务，14个扰动轴，涉及物体的颜色、纹理、大小、光照等变化。通过仿真环境进行评估，并与真实世界实验结果进行对比，验证模型的生态有效性。

关键创新：最重要的创新在于系统性地引入多种环境扰动进行评估，填补了现有研究在泛化能力评估方面的空白。与传统方法相比，THE COLOSSEUM提供了更全面的评估框架。

关键设计：在设计中，扰动因素包括物体的颜色、纹理、大小变化，光照、干扰物和相机姿态等。实验中使用的模型和任务经过精心选择，以确保评估的全面性和有效性。实验结果与真实世界的相关性也通过统计分析进行了验证。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，5个最先进的操作模型在环境扰动下的成功率下降30-50%，而当多个扰动同时作用时，成功率下降超过75%。此外，仿真结果与真实实验的相关性达到0.614，验证了研究的生态有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人和自动化系统等。通过提供一个标准化的评估基准，THE COLOSSEUM能够帮助研究人员和工程师更好地理解和提升机器人在复杂环境中的操作能力，推动机器人技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

To realize effective large-scale, real-world robotic applications, we must evaluate how well our robot policies adapt to changes in environmental conditions. Unfortunately, a majority of studies evaluate robot performance in environments closely resembling or even identical to the training setup. We present THE COLOSSEUM, a novel simulation benchmark, with 20 diverse manipulation tasks, that enables systematical evaluation of models across 14 axes of environmental perturbations. These perturbations include changes in color, texture, and size of objects, table-tops, and backgrounds; we also vary lighting, distractors, physical properties perturbations and camera pose. Using THE COLOSSEUM, we compare 5 state-of-the-art manipulation models to reveal that their success rate degrades between 30-50% across these perturbation factors. When multiple perturbations are applied in unison, the success rate degrades $\geq$75%. We identify that changing the number of distractor objects, target object color, or lighting conditions are the perturbations that reduce model performance the most. To verify the ecological validity of our results, we show that our results in simulation are correlated ($\bar{R}^2 = 0.614$) to similar perturbations in real-world experiments. We open source code for others to use THE COLOSSEUM, and also release code to 3D print the objects used to replicate the real-world perturbations. Ultimately, we hope that THE COLOSSEUM will serve as a benchmark to identify modeling decisions that systematically improve generalization for manipulation. See https://robot-colosseum.github.io/ for more details.