ManipulationNet: An Infrastructure for Benchmarking Real-World Robot Manipulation with Physical Skill Challenges and Embodied Multimodal Reasoning
作者: Yiting Chen, Kenneth Kimble, Edward H. Adelson, Tamim Asfour, Podshara Chanrungmaneekul, Sachin Chitta, Yash Chitambar, Ziyang Chen, Ken Goldberg, Danica Kragic, Hui Li, Xiang Li, Yunzhu Li, Aaron Prather, Nancy Pollard, Maximo A. Roa-Garzon, Robert Seney, Shuo Sha, Shihefeng Wang, Yu Xiang, Kaifeng Zhang, Yuke Zhu, Kaiyu Hang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-04
备注: 32 pages, 8 figures
💡 一句话要点
ManipulationNet：用于真实世界机器人操作基准测试的基础设施，包含物理技能挑战和具身多模态推理。
🎯 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: 机器人操作 基准测试 物理技能 具身推理 多模态学习
📋 核心要点
- 现有机器人操作研究缺乏广泛采用的标准基准，难以在真实世界中进行可重复、可比较的评估，阻碍了通用操作系统的发展。
- ManipulationNet旨在构建一个全球基础设施，通过标准化的硬件和软件，提供可重复的任务设置和分布式性能评估，促进真实世界机器人操作的基准测试。
- ManipulationNet包含物理技能和具身推理两个轨道，分别评估低级物理交互和高级推理能力，旨在系统性地提升机器人的操作技能。
📝 摘要（中文）
灵巧的操作使机器人能够有目的地改变物理世界，将它们从被动观察者转变为非结构化环境中的主动代理。这种能力是物理人工智能的基石。尽管在硬件、感知、控制和学习方面取得了数十年的进步，但由于缺乏广泛采用的标准基准，通用操作系统的进展仍然是分散的。核心挑战在于协调现实世界的可变性与严格科学评估所需的可重复性和真实性。为了解决这个问题，我们引入了ManipulationNet，这是一个托管机器人操作真实世界基准任务的全球基础设施。ManipulationNet通过标准化的硬件套件提供可重复的任务设置，并通过统一的软件客户端实现分布式性能评估，该客户端提供实时任务指令并收集基准测试结果。作为一个持久且可扩展的基础设施，ManipulationNet将基准任务组织成两个互补的轨道：1）物理技能轨道，评估低级物理交互技能；2）具身推理轨道，测试高级推理和多模态基础能力。这种设计促进了真实世界能力和技能互连网络的系统增长，为通用机器人操作铺平了道路。通过大规模地在现实世界中实现可比较的操作研究，该基础设施为衡量长期科学进步和识别已准备好进行现实世界部署的能力奠定了可持续的基础。
🔬 方法详解
问题定义：当前机器人操作领域缺乏统一的、可复现的真实世界基准测试平台。这导致研究成果难以比较，阻碍了通用机器人操作系统的发展。现有方法难以兼顾真实世界环境的复杂性和科学评估所需的可重复性。
核心思路：ManipulationNet的核心思路是构建一个标准化的、可扩展的基础设施，提供统一的硬件套件和软件客户端，以实现可重复的任务设置和分布式性能评估。通过将任务分解为物理技能和具身推理两个轨道，系统性地评估和提升机器人的操作能力。
技术框架：ManipulationNet包含以下主要模块：1) 标准化硬件套件：提供一致的任务执行环境。2) 统一软件客户端：负责任务指令的下发和基准测试结果的收集。3) 物理技能轨道：评估低级物理交互技能，例如抓取、放置等。4) 具身推理轨道：测试高级推理和多模态基础能力，例如理解任务目标、规划操作步骤等。整个框架旨在实现真实世界机器人操作的基准测试和性能评估。
关键创新：ManipulationNet的关键创新在于其作为一个全球基础设施，提供了一个标准化的、可扩展的平台，用于真实世界机器人操作的基准测试。它通过统一的硬件和软件，实现了可重复的任务设置和分布式性能评估，解决了现有方法难以兼顾真实世界环境复杂性和科学评估可重复性的问题。
关键设计：ManipulationNet的关键设计包括：1) 标准化硬件套件，确保任务执行环境的一致性。2) 统一软件客户端，简化任务指令的下发和基准测试结果的收集。3) 物理技能轨道和具身推理轨道，分别评估低级物理交互和高级推理能力。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于具体的基准测试任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ManipulationNet作为一个基础设施，其亮点在于提供了一个标准化的、可扩展的平台，用于真实世界机器人操作的基准测试。论文中展示了在物理技能和具身推理两个轨道上的初步实验结果，验证了该基础设施的可行性和有效性。具体的性能数据和对比基线将在后续研究中进一步完善。
🎯 应用场景
ManipulationNet有望应用于工业自动化、家庭服务机器人、医疗辅助机器人等领域。通过提供标准化的基准测试平台，加速机器人操作算法的研发和部署，提升机器人在复杂环境中的适应性和智能化水平，最终实现通用机器人操作。
📄 摘要（原文）
Dexterous manipulation enables robots to purposefully alter the physical world, transforming them from passive observers into active agents in unstructured environments. This capability is the cornerstone of physical artificial intelligence. Despite decades of advances in hardware, perception, control, and learning, progress toward general manipulation systems remains fragmented due to the absence of widely adopted standard benchmarks. The central challenge lies in reconciling the variability of the real world with the reproducibility and authenticity required for rigorous scientific evaluation. To address this, we introduce ManipulationNet, a global infrastructure that hosts real-world benchmark tasks for robotic manipulation. ManipulationNet delivers reproducible task setups through standardized hardware kits, and enables distributed performance evaluation via a unified software client that delivers real-time task instructions and collects benchmarking results. As a persistent and scalable infrastructure, ManipulationNet organizes benchmark tasks into two complementary tracks: 1) the Physical Skills Track, which evaluates low-level physical interaction skills, and 2) the Embodied Reasoning Track, which tests high-level reasoning and multimodal grounding abilities. This design fosters the systematic growth of an interconnected network of real-world abilities and skills, paving the path toward general robotic manipulation. By enabling comparable manipulation research in the real world at scale, this infrastructure establishes a sustainable foundation for measuring long-term scientific progress and identifying capabilities ready for real-world deployment.