RoboCasa365: A Large-Scale Simulation Framework for Training and Benchmarking Generalist Robots
作者: Soroush Nasiriany, Sepehr Nasiriany, Abhiram Maddukuri, Yuke Zhu
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-03-04
备注: ICLR 2026; First three authors contributed equally
💡 一句话要点
RoboCasa365：用于训练和评估通用机器人大规模模拟框架
🎯 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: 通用机器人 机器人学习 模拟基准 家庭环境 多任务学习
📋 核心要点
- 现有机器人学习缺乏大规模、可复现的基准，难以评估通用机器人在真实环境中的表现。
- RoboCasa365构建了包含大量任务和环境的模拟平台，并提供人工和合成演示数据，用于训练和评估通用机器人。
- 实验分析了任务多样性、数据规模和环境变化对泛化能力的影响，为提升通用机器人性能提供了指导。
📝 摘要（中文）
本文提出了RoboCasa365，一个用于家庭移动操作的综合性模拟基准，旨在弥补通用机器人系统评估中缺乏可复现的大规模基准的现状。RoboCasa365基于RoboCasa平台构建，包含2500个多样化的厨房环境中的365个日常任务，以及超过600小时的人工演示数据和1600小时的合成演示数据，使其成为研究通用策略的最大规模资源之一。该基准支持多任务学习、机器人基础模型训练和终身学习等不同问题设置的系统评估。通过对最先进方法进行大量实验，分析了任务多样性、数据集规模和环境变化对泛化的影响，为通用机器人性能的关键影响因素提供了新见解，并为未来发展提供了策略。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人学习方法在评估通用性方面面临挑战，缺乏一个大规模、多样化且可复现的基准。这使得研究人员难以系统地评估和比较不同算法在真实家庭环境中的表现，阻碍了通用机器人技术的发展。现有的数据集和模拟环境往往规模较小，任务种类有限，难以充分测试机器人的泛化能力。
核心思路：RoboCasa365的核心思路是构建一个大规模、多样化的模拟环境，包含大量日常任务和不同的厨房布局。通过提供人工和合成的演示数据，为机器人学习算法提供丰富的训练资源。该基准旨在支持多任务学习、机器人基础模型训练和终身学习等不同场景，从而推动通用机器人技术的发展。
技术框架：RoboCasa365基于RoboCasa平台构建，主要包含以下几个模块：1) 环境生成模块：用于生成2500个不同的厨房环境，每个环境具有不同的布局和物体摆放。2) 任务定义模块：定义了365个日常任务，涵盖了家庭环境中常见的操作，例如清洁、烹饪和整理。3) 数据生成模块：生成超过600小时的人工演示数据和1600小时的合成演示数据，为机器人学习算法提供训练样本。4) 评估模块：提供了一套评估指标，用于衡量机器人在不同任务和环境中的表现。
关键创新：RoboCasa365的关键创新在于其规模和多样性。与现有的机器人学习基准相比，RoboCasa365包含的任务数量和环境数量都显著增加，从而能够更全面地评估机器人的泛化能力。此外，RoboCasa365还提供了大量的演示数据，包括人工数据和合成数据，为机器人学习算法提供了丰富的训练资源。
关键设计：RoboCasa365的关键设计包括：1) 任务多样性：任务涵盖了家庭环境中的各种常见操作，例如抓取、放置、移动、清洁等。2) 环境多样性：厨房环境具有不同的布局、物体摆放和光照条件。3) 数据规模：提供了大量的演示数据，包括人工数据和合成数据。4) 评估指标：提供了一套全面的评估指标，用于衡量机器人在不同任务和环境中的表现，例如成功率、完成时间和路径长度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究团队在RoboCasa365上进行了大量实验，评估了最先进的机器人学习方法。实验结果表明，任务多样性、数据集规模和环境变化对机器人的泛化能力有显著影响。例如，增加任务多样性可以提高机器人在新环境中的表现。此外，研究还发现，合成数据可以有效地补充人工数据，从而提高机器人的学习效率。实验结果为通用机器人技术的发展提供了重要的指导。
🎯 应用场景
RoboCasa365可应用于通用机器人、家庭服务机器人和自动化等领域。该基准能够促进机器人学习算法的开发和评估，加速通用机器人在家庭环境中的应用。通过在该基准上进行训练和测试，可以开发出能够执行各种日常任务的机器人，从而提高生活质量和工作效率。此外，该基准还可以用于研究机器人基础模型和终身学习等前沿技术。
📄 摘要（原文）
Recent advances in robot learning have accelerated progress toward generalist robots that can perform everyday tasks in human environments. Yet it remains difficult to gauge how close we are to this vision. The field lacks a reproducible, large-scale benchmark for systematic evaluation. To fill this gap, we present RoboCasa365, a comprehensive simulation benchmark for household mobile manipulation. Built on the RoboCasa platform, RoboCasa365 introduces 365 everyday tasks across 2,500 diverse kitchen environments, with over 600 hours of human demonstration data and over 1600 hours of synthetically generated demonstration data -- making it one of the most diverse and large-scale resources for studying generalist policies. RoboCasa365 is designed to support systematic evaluations for different problem settings, including multi-task learning, robot foundation model training, and lifelong learning. We conduct extensive experiments on this benchmark with state-of-the-art methods and analyze the impacts of task diversity, dataset scale, and environment variation on generalization. Our results provide new insights into what factors most strongly affect the performance of generalist robots and inform strategies for future progress in the field.