論文の概要: Space Robotics Bench: Robot Learning Beyond Earth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23328v1
• Date: Sat, 27 Sep 2025 14:28:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.164359
• Title: Space Robotics Bench: Robot Learning Beyond Earth
• Title（参考訳）: 宇宙ロボットベンチ:地球を越えたロボット学習
• Authors: Andrej Orsula, Matthieu Geist, Miguel Olivares-Mendez, Carol Martinez,
• Abstract要約: Space Robotics Benchは、宇宙でのロボット学習のためのオープンソースのシミュレーションフレームワークである。 オンデマンドの手続き生成と非常に並列なシミュレーション環境を統合している。 幅広いミッション関連シナリオにまたがるベンチマークタスクの包括的なスイートが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.948852537273655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing ambition for space exploration demands robust autonomous systems that can operate in unstructured environments under extreme extraterrestrial conditions. The adoption of robot learning in this domain is severely hindered by the prohibitive cost of technology demonstrations and the limited availability of data. To bridge this gap, we introduce the Space Robotics Bench, an open-source simulation framework for robot learning in space. It offers a modular architecture that integrates on-demand procedural generation with massively parallel simulation environments to support the creation of vast and diverse training distributions for learning-based agents. To ground research and enable direct comparison, the framework includes a comprehensive suite of benchmark tasks that span a wide range of mission-relevant scenarios. We establish performance baselines using standard reinforcement learning algorithms and present a series of experimental case studies that investigate key challenges in generalization, end-to-end learning, adaptive control, and sim-to-real transfer. Our results reveal insights into the limitations of current methods and demonstrate the utility of the framework in producing policies capable of real-world operation. These contributions establish the Space Robotics Bench as a valuable resource for developing, benchmarking, and deploying the robust autonomous systems required for the final frontier.
• Abstract（参考訳）: 宇宙探査への野心の高まりは、極端に地球外条件下での非構造環境での運用が可能な堅牢な自律システムを要求している。 この領域におけるロボット学習の採用は、技術実証の禁止コストとデータの可用性の制限によって著しく妨げられている。 このギャップを埋めるために、宇宙でのロボット学習のためのオープンソースのシミュレーションフレームワークであるSpace Robotics Benchを紹介します。 オンデマンドの手続き生成と非常に並列なシミュレーション環境を統合し、学習ベースのエージェントのための膨大な多様なトレーニングディストリビューションの作成をサポートするモジュールアーキテクチャを提供する。 研究の基礎を置き、直接比較を可能にするため、このフレームワークは幅広いミッション関連シナリオにまたがるベンチマークタスクの包括的なスイートを含んでいる。 我々は,標準的な強化学習アルゴリズムを用いて性能ベースラインを確立し,一般化,エンドツーエンド学習,適応制御,シム・トゥ・リアル・トランスファーにおける重要な課題を調査する一連の実験ケーススタディを提示する。 本研究は,現状の手法の限界について考察し,実世界の運用が可能な政策を作成する上でのフレームワークの有用性を実証するものである。 これらの貢献により、スペース・ロボティクス・ベンチは最終フロンティアに必要な堅牢な自律システムを開発、ベンチマーク、展開するための貴重な資源として確立された。

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