arXiv · cs.RO· Yina Jian·· 3 天前精选AI 评分70
Seeing What Matters: 基于任务条件的可操作空间信念基准测试
Seeing What Matters: Benchmarking Task-Conditioned Actionable Spatial Belief for Manipulation
AI 导读
该论文提出了Seeing What Matters基准,用于评估机器人在模拟桌面操作中的任务条件可操作空间信念。基准涵盖咖啡工作站、抽屉/柜子和微波炉/电器三个领域,提供860个冻结评估案例。研究显示,参考管道在主要预算设置下达到98.8%的闭环可操作性和98.9%的功能OOD泛化成功率,而七种视觉语言模型仅达到26-43%的成功率。
推荐理由
传统空间理解基准无法满足机器人操作需求,新基准通过任务条件下的证据获取能力评估,揭示了当前模型与理想性能间的巨大差距。
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