Bench-Push: Benchmarking Pushing-based Navigation and Manipulation Tasks for Mobile Robots

📄 arXiv: 2512.11736v1 📥 PDF

作者: Ninghan Zhong, Steven Caro, Megnath Ramesh, Rishi Bhatnagar, Avraiem Iskandar, Stephen L. Smith

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-12

备注: Under review for ICRA 2026

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Bench-Push：移动机器人推碰式导航与操作任务的统一基准测试平台

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 移动机器人 推碰式导航 基准测试 机器人操作 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有移动机器人导航方法难以应对存在可移动物体的复杂环境，通常禁止与环境交互。
  2. Bench-Push提出一个统一的基准测试平台，包含多种模拟环境和评估指标，用于评估基于推碰的导航和操作算法。
  3. 论文通过在Bench-Push上评估现有基线算法，展示了该基准测试平台在推动该领域研究方面的有效性。

📝 摘要（中文）

移动机器人越来越多地部署在具有可移动物体的杂乱环境中，这对传统的禁止交互方法提出了挑战。在这种情况下，移动机器人必须超越传统的避障，利用推碰策略来完成其目标。虽然基于推碰的机器人技术研究正在增长，但评估依赖于临时设置，限制了可重复性和交叉比较。为了解决这个问题，我们提出了Bench-Push，这是第一个用于基于推碰的移动机器人导航和操作任务的统一基准。Bench-Push包括多个组件：1）全面的模拟环境，捕捉基于推碰的任务中的基本挑战，包括导航具有可移动障碍物的迷宫、冰覆盖水域中的自主船舶导航、箱子递送和区域清理，每个都具有不同的复杂程度；2）新颖的评估指标，以捕捉效率、交互努力和部分任务完成；3）使用Bench-Push评估跨环境的已建立基线的示例实现的演示。Bench-Push作为一个具有模块化设计的Python库开源。代码、文档和训练模型可在https://github.com/IvanIZ/BenchNPIN找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有移动机器人导航方法在处理包含可移动物体的复杂环境时面临挑战。传统的避障方法通常禁止机器人与环境进行交互，这限制了机器人在需要推碰或轻推物体才能完成任务的场景中的应用。缺乏统一的基准测试平台使得不同推碰式导航和操作算法的性能难以比较和复现，阻碍了该领域的发展。

核心思路：Bench-Push的核心思路是提供一个标准化的、可复现的基准测试平台，用于评估和比较不同的推碰式导航和操作算法。通过提供多种具有不同复杂度的模拟环境和新颖的评估指标，Bench-Push旨在促进该领域的研究，并推动相关算法的进步。该平台采用模块化设计，易于扩展和定制，方便研究人员添加新的环境、算法和评估指标。

技术框架：Bench-Push的技术框架主要包括以下几个模块：1）环境模块：提供多种模拟环境，包括迷宫导航、冰面船舶导航、箱子递送和区域清理等，每个环境都具有不同的复杂程度和挑战。2）算法模块：提供一些已建立的基线算法的示例实现，方便研究人员进行比较和参考。3）评估模块：提供新颖的评估指标，用于衡量算法的效率、交互努力和部分任务完成情况。4）接口模块：提供Python API，方便用户自定义环境、算法和评估指标。整体流程是，用户选择一个环境，运行一个算法，然后使用评估模块计算性能指标。

关键创新：Bench-Push的关键创新在于它是第一个专门为推碰式移动机器人导航和操作任务设计的统一基准测试平台。与以往的临时设置相比，Bench-Push提供了一个标准化的、可复现的评估环境，使得不同算法的性能可以进行公平的比较。此外，Bench-Push还提出了新颖的评估指标，能够更全面地衡量算法的性能，包括效率、交互努力和部分任务完成情况。

关键设计：Bench-Push的关键设计包括：1）环境的多样性：提供多种具有不同复杂度的模拟环境，以覆盖不同的应用场景和挑战。2）评估指标的全面性：采用多种评估指标，包括路径长度、时间、推碰次数、能量消耗等，以全面衡量算法的性能。3）模块化的设计：采用模块化的设计，方便用户自定义环境、算法和评估指标。4）开源的实现：以Python库的形式开源，方便研究人员使用和扩展。

📊 实验亮点

论文通过在Bench-Push上评估现有基线算法，展示了该基准测试平台的有效性。实验结果表明，Bench-Push能够有效地衡量不同算法的性能，并揭示它们在不同环境下的优缺点。例如，在迷宫导航任务中，某些算法在路径长度方面表现良好，但在推碰次数方面表现较差，而另一些算法则相反。这些结果为研究人员提供了有价值的参考，有助于他们选择合适的算法并进行改进。

🎯 应用场景

Bench-Push的研究成果可应用于各种需要移动机器人与环境交互的场景，例如仓库自动化、物流配送、家庭服务机器人、灾难救援等。通过使用Bench-Push进行算法评估和优化，可以提高机器人在复杂环境中的导航和操作能力，从而提高工作效率和安全性。该研究还有助于推动机器人技术的发展，促进更多智能机器人的应用。

📄 摘要（原文）

Mobile robots are increasingly deployed in cluttered environments with movable objects, posing challenges for traditional methods that prohibit interaction. In such settings, the mobile robot must go beyond traditional obstacle avoidance, leveraging pushing or nudging strategies to accomplish its goals. While research in pushing-based robotics is growing, evaluations rely on ad hoc setups, limiting reproducibility and cross-comparison. To address this, we present Bench-Push, the first unified benchmark for pushing-based mobile robot navigation and manipulation tasks. Bench-Push includes multiple components: 1) a comprehensive range of simulated environments that capture the fundamental challenges in pushing-based tasks, including navigating a maze with movable obstacles, autonomous ship navigation in ice-covered waters, box delivery, and area clearing, each with varying levels of complexity; 2) novel evaluation metrics to capture efficiency, interaction effort, and partial task completion; and 3) demonstrations using Bench-Push to evaluate example implementations of established baselines across environments. Bench-Push is open-sourced as a Python library with a modular design. The code, documentation, and trained models can be found at https://github.com/IvanIZ/BenchNPIN.