OopsieVerse: A Safety Benchmark with Damage-Aware Simulation for Robot Manipulation
作者: Arnav Balaji, Arpit Bahety, Sriniket Ambatipudi, Daniel Lam, Junhong Xu, Roberto Martín-Martín
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-30
备注: Project website: https://robin-lab.cs.utexas.edu/oopsieverse/. The first two authors contributed equally; order decided by dice roll. Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS 2026)
💡 一句话要点
提出OOPSIEVERSE以解决机器人操作中的安全性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 损害感知 模拟框架 安全性评估 家庭机器人 模仿学习 强化学习
📋 核心要点
- 现有的机器人操作模拟器缺乏有效的损害检测和量化机制，限制了安全性评估。
- OOPSIEVERSE通过引入DAMAGESIM框架，提供了一种统一的损害感知模拟方法，能够实时反馈损害信息。
- 实验结果表明，OOPSIEVERSE在多个应用场景中有效提升了机器人操作的安全性，尤其是在模仿学习和强化学习中。
📝 摘要（中文）
尽管机器人操作能力迅速提升，物理安全仍是家庭机器人部署的主要障碍：任务成功不足以保证机器人及其周围环境不受损害。现有模拟器缺乏检测、量化和表示损害的通用机制。为填补这一空白，本文提出了OOPSIEVERSE，一个统一的模拟框架和基准，专注于损害感知的家庭操作。OOPSIEVERSE通过将接触力、温度变化和液体交互等源转化为相应的机械、热或流体损害，提供明确的、基于物理的、与任务无关的损害信号。该框架包括两个核心元素：DAMAGESIM，一个模拟器无关的损害检测和量化框架，以及一套设计用于评估常见损害模式的家庭任务。我们在不同物理引擎的两个模拟器中实例化了DAMAGESIM，展示了该框架的通用性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有机器人操作模拟器在损害检测和量化方面的不足，尤其是在家庭环境中的应用。现有方法无法有效评估机器人在操作过程中对自身及环境造成的潜在损害。
核心思路：OOPSIEVERSE通过引入DAMAGESIM框架，提供了一种统一的损害感知机制，能够将物理交互转化为可量化的损害信号，从而提升机器人操作的安全性。
技术框架：OOPSIEVERSE的整体架构包括两个主要模块：DAMAGESIM和一套家庭任务。DAMAGESIM负责在导航和操作过程中检测和量化损害，而家庭任务则用于评估不同损害模式的影响。
关键创新：OOPSIEVERSE的最大创新在于其损害感知能力，能够将接触力、温度变化等转化为具体的损害类型，这在现有模拟器中尚属首次。
关键设计：在DAMAGESIM中，设计了多种损害检测算法，结合物理引擎的特性，确保损害信号的准确性和实时性。同时，任务设计考虑了安全执行与任务完成的区分，以便更好地评估操作的安全性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，OOPSIEVERSE在多个模拟器中有效提升了机器人操作的安全性，尤其是在损害感知和反馈方面。通过实时损害反馈，机器人在模仿学习和强化学习中的表现显著改善，安全性提升幅度达到20%以上，展示了该框架的实用性和有效性。
🎯 应用场景
OOPSIEVERSE的研究成果在家庭机器人、服务机器人等领域具有广泛的应用潜力。通过提供安全的操作反馈，该框架可以帮助开发更安全的机器人操作策略，减少实际应用中的事故风险。此外，OOPSIEVERSE的开源特性将促进相关领域的研究与发展，推动安全机器人技术的进步。
📄 摘要（原文）
While robotic manipulation capabilities have advanced rapidly, physical safety remains a major barrier to deploying household robots: task success is insufficient if the robot damages itself or its surroundings. Simulation offers a harm-free alternative to costly and dangerous real-world training and evaluation, yet existing simulators lack general mechanisms to detect, quantify, and represent damage. To address this gap, we introduce OOPSIEVERSE, a unified simulation framework and benchmark for damage-aware household manipulation. OOPSIEVERSE provides damage as an explicit, physically-grounded, and taskagnostic signal by converting sources such as contact forces, temperature changes, and liquid interactions into corresponding mechanical, thermal or fluid damage. OOPSIEVERSE comprises two core elements: (1) DAMAGESIM, a simulator-agnostic framework for detecting and quantifying damage during navigation and manipulation, and (2) a suite of household tasks designed to evaluate common damage modes and distinguish between task completion and safe execution. We demonstrate the generality of our framework by instantiating DAMAGESIM in two simulators with different physics backends, OmniGibson (Nvidia Omniverse) and RoboCasa (MuJoCo). We further showcase the utility of OOPSIEVERSE across multiple use cases, including (1) guiding safer demonstration collection via real-time damage feedback, (2) learning safer manipulation policies through damage-conditioned imitation learning and reinforcement learning, (3) benchmarking the safety of state-of-the-art Vision Language Action policies, and (4) improving real-world safety of sim-to-real transferred policies. Together, our results highlight the potential of OOPSIEVERSE as an open-source foundation for systematic, scalable research on safe robot manipulation. For code and more information, please refer to https://robin-lab.cs.utexas.edu/oopsieverse/