ResponsibleRobotBench: Benchmarking Responsible Robot Manipulation using Multi-modal Large Language Models
作者: Lei Zhang, Ju Dong, Kaixin Bai, Minheng Ni, Zoltan-Csaba Marton, Zhaopeng Chen, Jianwei Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-03
备注: https://sites.google.com/view/responsible-robotbench
💡 一句话要点
提出ResponsibleRobotBench，利用多模态大语言模型评估负责任的机器人操作。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人操作 多模态大语言模型 风险感知 安全推理 基准测试 责任机器人 人机协作
📋 核心要点
- 现有机器人操作方法在真实高风险环境中缺乏风险意识、道德决策和物理规划能力，难以保证可靠性和责任性。
- ResponsibleRobotBench基准旨在通过多阶段任务评估机器人智能体在风险检测、安全推理和行动规划方面的能力。
- 该基准提供通用评估框架、多模态数据集和标准化指标，支持可重复实验，并分析不同风险、任务和智能体配置下的性能。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一个名为ResponsibleRobotBench的系统性基准，旨在评估和加速从仿真到现实世界中负责任的机器人操作。该基准包含23个多阶段任务，涵盖电气、化学和人为危害等多种风险类型，以及不同程度的物理和规划复杂性。这些任务要求智能体检测和减轻风险，进行安全推理，规划行动序列，并在必要时寻求人类帮助。该基准包括一个通用评估框架，支持具有各种动作表示模态的基于多模态模型的智能体。该框架集成了视觉感知、上下文学习、提示构建、危害检测、推理和规划以及物理执行。它还提供了一个丰富的多模态数据集，支持可重复的实验，并包括成功率、安全率和安全成功率等标准化指标。通过广泛的实验设置，ResponsibleRobotBench能够分析跨风险类别、任务类型和智能体配置的性能。通过强调物理可靠性、泛化性和决策安全性，该基准为推进可信赖的、现实世界中负责任的灵巧机器人系统的开发奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作方法在高风险环境中面临挑战，无法有效处理电气、化学和人为等多种风险。它们缺乏风险意识、道德决策能力和物理规划能力，难以保证在真实世界中的可靠性和责任性。因此，需要一个系统性的基准来评估和提升机器人在这些方面的能力。
核心思路：ResponsibleRobotBench的核心思路是构建一个包含多种风险场景的多阶段任务集，并提供一个通用的评估框架，以评估机器人智能体在风险检测、安全推理和行动规划方面的能力。通过多模态大语言模型，智能体可以感知环境、理解任务目标，并进行安全可靠的动作规划。
技术框架：ResponsibleRobotBench的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉感知：利用视觉信息理解环境；2) 上下文学习：学习任务相关的上下文信息；3) 提示构建：构建合适的提示，引导大语言模型进行推理和规划；4) 危害检测：检测环境中存在的潜在风险；5) 推理和规划：基于大语言模型进行安全推理和动作规划；6) 物理执行：将规划的动作转化为物理操作。
关键创新：该基准的关键创新在于：1) 提出了一个系统性的、多阶段的风险感知机器人操作基准；2) 提供了一个通用的评估框架，支持各种动作表示模态的智能体；3) 集成了视觉感知、上下文学习、提示构建、危害检测、推理和规划以及物理执行等多个模块，形成一个完整的机器人操作流程。
关键设计：在提示构建方面，设计了针对不同风险类型的提示模板，引导大语言模型进行安全推理。在评估指标方面，除了传统的成功率之外，还引入了安全率和安全成功率等指标，以更全面地评估机器人的责任性。
📊 实验亮点
ResponsibleRobotBench通过实验验证了其有效性，提供了在不同风险类别、任务类型和智能体配置下的性能分析。该基准引入了安全率和安全成功率等指标，能够更全面地评估机器人的责任性。实验结果表明，基于多模态大语言模型的智能体在风险感知和安全操作方面具有潜力，但仍有提升空间。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种高风险环境下的机器人操作，例如：危险品处理、灾难救援、医疗辅助等。通过提升机器人的风险意识和安全操作能力，可以减少人为错误，提高工作效率，并保障人员安全。未来，该基准可以促进可信赖的、现实世界中负责任的灵巧机器人系统的开发。
📄 摘要（原文）
Recent advances in large multimodal models have enabled new opportunities in embodied AI, particularly in robotic manipulation. These models have shown strong potential in generalization and reasoning, but achieving reliable and responsible robotic behavior in real-world settings remains an open challenge. In high-stakes environments, robotic agents must go beyond basic task execution to perform risk-aware reasoning, moral decision-making, and physically grounded planning. We introduce ResponsibleRobotBench, a systematic benchmark designed to evaluate and accelerate progress in responsible robotic manipulation from simulation to real world. This benchmark consists of 23 multi-stage tasks spanning diverse risk types, including electrical, chemical, and human-related hazards, and varying levels of physical and planning complexity. These tasks require agents to detect and mitigate risks, reason about safety, plan sequences of actions, and engage human assistance when necessary. Our benchmark includes a general-purpose evaluation framework that supports multimodal model-based agents with various action representation modalities. The framework integrates visual perception, context learning, prompt construction, hazard detection, reasoning and planning, and physical execution. It also provides a rich multimodal dataset, supports reproducible experiments, and includes standardized metrics such as success rate, safety rate, and safe success rate. Through extensive experimental setups, ResponsibleRobotBench enables analysis across risk categories, task types, and agent configurations. By emphasizing physical reliability, generalization, and safety in decision-making, this benchmark provides a foundation for advancing the development of trustworthy, real-world responsible dexterous robotic systems. https://sites.google.com/view/responsible-robotbench