論文の概要: RoboBenchMart: Benchmarking Robots in Retail Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10276v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:42:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.789743
• Title: RoboBenchMart: Benchmarking Robots in Retail Environment
• Title（参考訳）: RoboBenchMart:小売環境でのベンチマークロボット
• Authors: Konstantin Soshin, Alexander Krapukhin, Andrei Spiridonov, Denis Shepelev, Gregorii Bukhtuev, Andrey Kuznetsov, Vlad Shakhuro,
• Abstract要約: ダークストアにおける複雑な操作タスクのベンチマークであるRoboBenchMartを紹介する。 小売領域をターゲットとすることで、我々のベンチマークは、短期的な自動化の影響の強い可能性のある設定に対処します。 さらなる研究を支援するため、手続き型ストアレイアウト生成器、軌道生成パイプライン、評価ツール、微調整ベースラインモデルを含むRoboBenchMartスイートをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.93965802683538
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most existing robotic manipulation benchmarks focus on simplified tabletop scenarios, typically involving a stationary robotic arm interacting with various objects on a flat surface. To address this limitation, we introduce RoboBenchMart, a more challenging and realistic benchmark designed for dark store environments, where robots must perform complex manipulation tasks with diverse grocery items. This setting presents significant challenges, including dense object clutter and varied spatial configurations -- with items positioned at different heights, depths, and in close proximity. By targeting the retail domain, our benchmark addresses a setting with strong potential for near-term automation impact. We demonstrate that current state-of-the-art generalist models struggle to solve even common retail tasks. To support further research, we release the RoboBenchMart suite, which includes a procedural store layout generator, a trajectory generation pipeline, evaluation tools and fine-tuned baseline models.
• Abstract（参考訳）: 既存のロボット操作ベンチマークのほとんどは、平らな表面上のさまざまな物体と対話する静止ロボットアームを含む、シンプルなテーブルトップシナリオに焦点を当てている。 この制限に対処するために、我々は、暗所環境向けに設計されたより困難で現実的なベンチマークであるRoboBenchMartを紹介した。 この設定は、密集した物体の粗さや様々な空間構成など、様々な高さ、深さ、近接した位置にあるアイテムを含む重要な課題を提示する。 小売領域をターゲットとすることで、我々のベンチマークは、短期的な自動化の影響の強い可能性のある設定に対処します。 現在の最先端のジェネラリストモデルは、一般的な小売業務の解決に苦慮していることを実証する。 さらなる研究を支援するため、手続き型ストアレイアウト生成器、軌道生成パイプライン、評価ツール、微調整ベースラインモデルを含むRoboBenchMartスイートをリリースする。

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