AutoBio: A Simulation and Benchmark for Robotic Automation in Digital Biology Laboratory

📄 arXiv: 2505.14030v3 📥 PDF

作者: Zhiqian Lan, Yuxuan Jiang, Ruiqi Wang, Xuanbing Xie, Rongkui Zhang, Yicheng Zhu, Peihang Li, Tianshuo Yang, Tianxing Chen, Haoyu Gao, Xiaokang Yang, Xuelong Li, Hongyuan Zhang, Yao Mu, Ping Luo

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-05-29)

💡 一句话要点

提出AutoBio以解决生物实验室机器人自动化评估问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人自动化 生物实验室 视觉-语言-动作 模拟框架 多模态交互

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言-动作模型在科学工作流中的精确操作、视觉推理和指令遵循方面存在显著差距。
  2. AutoBio提供了一个模拟框架，结合数字化仪器、物理插件和动态渲染，专注于生物实验室的机器人自动化评估。
  3. 基于两个最先进的VLA模型的基线评估显示，在科学工作流中，机器人在精确操作和指令遵循方面的表现仍有待提升。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型在家庭任务中的应用已取得进展，但在专业科学领域仍然不足。本文介绍了AutoBio，一个用于评估生物实验室环境中机器人自动化的模拟框架和基准。AutoBio通过数字化真实实验室仪器的管道、专门的物理插件以及支持动态仪器接口的渲染堆栈，扩展了现有的模拟能力。我们的基准涵盖了三个难度级别的生物学任务，能够标准化评估语言引导的机器人操作。通过发布AutoBio，我们希望推动针对复杂、高精度和多模态专业环境的通用机器人系统的研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉-语言-动作模型在生物实验室环境中机器人自动化评估的不足，尤其是在精确操作和多模态交互方面的挑战。

核心思路：AutoBio通过构建一个综合的模拟框架，结合真实仪器的数字化、专门的物理插件和动态渲染，提供了一个适用于生物实验室的评估平台。这样的设计旨在提高机器人在复杂实验环境中的操作能力。

技术框架：AutoBio的整体架构包括三个主要模块：1) 实验室仪器的数字化管道；2) 物理插件以模拟实验室工作流中的常见机制；3) 支持动态仪器接口的渲染堆栈。

关键创新：AutoBio的主要创新在于其综合的模拟能力，特别是在支持动态交互和透明材料渲染方面，这与现有的静态模拟方法有本质区别。

关键设计：在技术细节上，AutoBio采用了物理基础渲染技术，确保了仪器的真实感和交互性，同时设计了适应不同难度级别的生物学任务，以便于标准化评估。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露。

📊 实验亮点

基于两个最先进的VLA模型的基线评估结果显示，机器人在生物实验室环境中的精确操作、视觉推理和指令遵循方面存在显著差距，具体提升幅度尚未量化。这些结果强调了AutoBio在推动机器人技术研究中的重要性。

🎯 应用场景

AutoBio的潜在应用领域包括生物实验室的自动化操作、机器人辅助实验以及科学教育等。通过提供一个标准化的评估平台，研究人员可以更好地开发和测试机器人在复杂实验环境中的应用，推动科学研究的自动化进程。

📄 摘要（原文）

Vision-language-action (VLA) models have shown promise as generalist robotic policies by jointly leveraging visual, linguistic, and proprioceptive modalities to generate action trajectories. While recent benchmarks have advanced VLA research in domestic tasks, professional science-oriented domains remain underexplored. We introduce AutoBio, a simulation framework and benchmark designed to evaluate robotic automation in biology laboratory environments--an application domain that combines structured protocols with demanding precision and multimodal interaction. AutoBio extends existing simulation capabilities through a pipeline for digitizing real-world laboratory instruments, specialized physics plugins for mechanisms ubiquitous in laboratory workflows, and a rendering stack that support dynamic instrument interfaces and transparent materials through physically based rendering. Our benchmark comprises biologically grounded tasks spanning three difficulty levels, enabling standardized evaluation of language-guided robotic manipulation in experimental protocols. We provide infrastructure for demonstration generation and seamless integration with VLA models. Baseline evaluations with two SOTA VLA models reveal significant gaps in precision manipulation, visual reasoning, and instruction following in scientific workflows. By releasing AutoBio, we aim to catalyze research on generalist robotic systems for complex, high-precision, and multimodal professional environments. The simulator and benchmark are publicly available to facilitate reproducible research.