論文の概要: Robobench: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language Models as Embodied Brain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17801v1
• Date: Mon, 20 Oct 2025 17:59:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:12.138661
• Title: Robobench: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language Models as Embodied Brain
• Title（参考訳）: Robobench: マルチモーダルな大規模言語モデルに対する総合的な評価ベンチマーク
• Abstract要約: 動的で非構造的な環境で知覚、理性、行動できるロボットを構築することは、依然として中核的な課題である。 システム2は高レベルの推論を処理し、システム1は低レベルの制御を実行する。 本稿では,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を具体的脳として体系的に評価するベンチマークであるRoboBenchを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.01012517796797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building robots that can perceive, reason, and act in dynamic, unstructured environments remains a core challenge. Recent embodied systems often adopt a dual-system paradigm, where System 2 handles high-level reasoning while System 1 executes low-level control. In this work, we refer to System 2 as the embodied brain, emphasizing its role as the cognitive core for reasoning and decision-making in manipulation tasks. Given this role, systematic evaluation of the embodied brain is essential. Yet existing benchmarks emphasize execution success, or when targeting high-level reasoning, suffer from incomplete dimensions and limited task realism, offering only a partial picture of cognitive capability. To bridge this gap, we introduce RoboBench, a benchmark that systematically evaluates multimodal large language models (MLLMs) as embodied brains. Motivated by the critical roles across the full manipulation pipeline, RoboBench defines five dimensions-instruction comprehension, perception reasoning, generalized planning, affordance prediction, and failure analysis-spanning 14 capabilities, 25 tasks, and 6092 QA pairs. To ensure realism, we curate datasets across diverse embodiments, attribute-rich objects, and multi-view scenes, drawing from large-scale real robotic data. For planning, RoboBench introduces an evaluation framework, MLLM-as-world-simulator. It evaluate embodied feasibility by simulating whether predicted plans can achieve critical object-state changes. Experiments on 14 MLLMs reveal fundamental limitations: difficulties with implicit instruction comprehension, spatiotemporal reasoning, cross-scenario planning, fine-grained affordance understanding, and execution failure diagnosis. RoboBench provides a comprehensive scaffold to quantify high-level cognition, and guide the development of next-generation embodied MLLMs. The project page is in https://robo-bench.github.io.
• Abstract（参考訳）: 動的で非構造的な環境で知覚、理性、行動できるロボットを構築することは、依然として中核的な課題である。 システム2は高レベルの推論を処理し、システム1は低レベルの制御を実行する。 本研究では,システム2を具体化脳と呼び,操作作業における推論と意思決定の認知的コアとしての役割を強調した。 この役割から、エンボディド脳の体系的な評価が不可欠である。 しかし、既存のベンチマークでは、実行の成功、あるいはハイレベルな推論を目標とする場合には、不完全な次元と限られたタスクリアリズムに悩まされ、認知能力の部分的な図のみを提供する。 このギャップを埋めるために,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を具体的脳として体系的に評価するベンチマークであるRoboBenchを導入する。 完全な操作パイプライン全体において重要な役割を担ったRoboBench氏は、5次元のインストラクション理解、知覚推論、一般化計画、アベイランス予測、障害解析スパンニング14機能、25タスク、6092QAペアを定義する。 現実性を確保するため、さまざまな実施形態、属性リッチオブジェクト、マルチビューシーンにまたがってデータセットをキュレートし、大規模でリアルなロボットデータから描画する。 計画のため、RoboBench氏はMLLM-as-world-simulatorという評価フレームワークを導入した。 予測された計画が重要なオブジェクト状態の変化を達成できるかどうかをシミュレートすることで実現可能性を評価する。 14のMLLMの実験では、暗黙の命令理解の困難、時空間推論、クロスシナリオ計画、きめ細かい可視性理解、実行失敗診断といった基本的な制限が明らかになった。 RoboBenchは、ハイレベル認知を定量化し、次世代のMLLMの開発を導くための総合的な足場を提供する。 プロジェクトのページはhttps://robo-bench.github.io.comにある。

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