FurnitureBench: Reproducible Real-World Benchmark for Long-Horizon Complex Manipulation
Notice bibliographique
Résumé
FurnitureBench: reproducible real-world furniture assembly benchmark.Benchmarking furniture assembly poses to address many robotic manipulation challenges: long-horizon planning, dexterous control, and visual perception.FurnitureBench is designed to be easy-to-reproduce and easy-to-use with the 3D printable furniture models, robot control software stack, environment setup guide, and large demonstration data.(Left) A decorated room in the real world with furniture models our robot assembled.(Right) A suite of 8 furniture models in our benchmark.Abstract-Reinforcement learning (RL), imitation learning (IL), and task and motion planning (TAMP) have demonstrated impressive performance across various robotic manipulation tasks.However, these approaches have been limited to learning simple behaviors in current real-world manipulation benchmarks, such as pushing or pick-and-place.To enable more complex, longhorizon behaviors of an autonomous robot, we propose to focus on real-world furniture assembly, a complex, long-horizon robot manipulation task that requires addressing many current robotic manipulation challenges to solve.We present FurnitureBench, a reproducible real-world furniture assembly benchmark aimed at providing a low barrier for entry and being easily reproducible, so that researchers across the world can reliably test their algorithms and compare them against prior work.For ease of use, we provide 200+ hours of pre-collected data (5000+ demonstrations), 3D printable furniture models, a robotic environment setup guide, and systematic task initialization.Furthermore, we provide FurnitureSim, a fast and realistic simulator of FurnitureBench.We benchmark the performance of offline RL and IL algorithms on our assembly tasks and demonstrate the need to improve such algorithms to be able to solve our tasks in the real world, providing ample opportunities for future research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».