論文の概要: ManipArena: Comprehensive Real-world Evaluation of Reasoning-Oriented Generalist Robot Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28545v1
- Date: Mon, 30 Mar 2026 15:06:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.464011
- Title: ManipArena: Comprehensive Real-world Evaluation of Reasoning-Oriented Generalist Robot Manipulation
- Title（参考訳）: ManipArena: Reasoning-Oriented Generalist Robot Manipulationの総合的実世界評価
- Abstract要約: Vision-Language-ActionモデルとWorld Modelは最近、汎用ロボットインテリジェンスのための有望なパラダイムとして登場した。
既存のベンチマークは、主にシミュレータ中心であり、制御性を提供するが、知覚ノイズによって引き起こされる現実のギャップを捉えることができない。
シミュレーションと実世界の実行を橋渡しする標準化された評価フレームワークであるManipArenaを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.02142169323521
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models and world models have recently emerged as promising paradigms for general-purpose robotic intelligence, yet their progress is hindered by the lack of reliable evaluation protocols that reflect real-world deployment. Existing benchmarks are largely simulator-centric, which provide controllability but fail to capture the reality gap caused by perception noise, complex contact dynamics, hardware constraints, and system latency. Moreover, fragmented real-world evaluations across different robot platforms prevent fair and reproducible comparison. To address these challenges, we introduce ManipArena, a standardized evaluation framework designed to bridge simulation and real-world execution. ManipArena comprises 20 diverse tasks across 10,812 expert trajectories emphasizing reasoning-oriented manipulation tasks requiring semantic and spatial reasoning, supports multi-level generalization through controlled out-of-distribution settings, and incorporates long-horizon mobile manipulation beyond tabletop scenarios. The framework further provides rich sensory diagnostics, including low-level motor signals, and synchronized real-to-sim environments constructed via high-quality 3D scanning. Together, these features enable fair, realistic, and reproducible evaluation for both VLA and world model approaches, providing a scalable foundation for diagnosing and advancing embodied intelligence systems.
- Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルと世界モデルは先日,汎用ロボットインテリジェンスのための有望なパラダイムとして登場した。
既存のベンチマークは、主にシミュレータ中心であり、制御性を提供するが、知覚ノイズ、複雑なコンタクトダイナミクス、ハードウェア制約、システム遅延によって生じる現実的なギャップを捉えることができない。
さらに、異なるロボットプラットフォーム間での断片化された実世界の評価は、公正かつ再現可能な比較を妨げる。
これらの課題に対処するために,シミュレーションと実世界の実行を橋渡しする標準化された評価フレームワークであるManipArenaを紹介した。
ManipArenaは、セマンティックな推論と空間的推論を必要とする推論指向の操作タスクを強調した10,812のエキスパート軌道にまたがる20の多様なタスクで構成され、制御されたアウト・オブ・ディストリビューション・セッティングを通じて多段階の一般化をサポートし、テーブルトップシナリオを超えた長い水平移動操作を組み込んでいる。
このフレームワークはさらに、低レベルのモーター信号や、高品質な3Dスキャンによって構築された同期されたリアルタイム環境を含む、リッチな感覚診断を提供する。
これらの機能は、VLAとワールドモデルの両方のアプローチに対して公平で現実的で再現可能な評価を可能にし、エンボディドインテリジェンスシステムの診断と進歩のためのスケーラブルな基盤を提供する。
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