論文の概要: KinDER: A Physical Reasoning Benchmark for Robot Learning and Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25788v2
- Date: Mon, 04 May 2026 04:14:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 14:09:06.899693
- Title: KinDER: A Physical Reasoning Benchmark for Robot Learning and Planning
- Title（参考訳）: KinDER: ロボット学習と計画のための物理推論ベンチマーク
- Authors: Yixuan Huang, Bowen Li, Vaibhav Saxena, Yichao Liang, Utkarsh Aashu Mishra, Liang Ji, Lihan Zha, Jimmy Wu, Nishanth Kumar, Sebastian Scherer, Danfei Xu, Tom Silver,
- Abstract要約: 我々はKinematic and Dynamic Embodied ReasoningのベンチマークであるKinDERを紹介する。
KinDERは25のプロシージャ生成環境と、パラメータ化されたスキルとデモを備えたGymnasium互換のPythonライブラリで構成されている。
また,シミュレーションと実世界の物理的相互作用の対応性を評価するために,移動マニピュレータを用いた実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.424432912557293
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic systems that interact with the physical world must reason about kinematic and dynamic constraints imposed by their own embodiment, their environment, and the task at hand. We introduce KinDER, a benchmark for Kinematic and Dynamic Embodied Reasoning that targets physical reasoning challenges arising in robot learning and planning. KinDER comprises 25 procedurally generated environments, a Gymnasium-compatible Python library with parameterized skills and demonstrations, and a standardized evaluation suite with 13 implemented baselines spanning task and motion planning, imitation learning, reinforcement learning, and foundation-model-based approaches. The environments are designed to isolate five core physical reasoning challenges: basic spatial relations, nonprehensile multi-object manipulation, tool use, combinatorial geometric constraints, and dynamic constraints, disentangled from perception, language understanding, and application-specific complexity. Empirical evaluation shows that existing methods struggle to solve many of the environments, indicating substantial gaps in current approaches to physical reasoning. We additionally include real-to-sim-to-real experiments on a mobile manipulator to assess the correspondence between simulation and real-world physical interaction. KinDER is fully open-sourced and intended to enable systematic comparison across diverse paradigms for advancing physical reasoning in robotics. Website and code: https://prpl-group.com/kinder-site/
- Abstract（参考訳）: 物理的世界と相互作用するロボットシステムは、自身の体現物、環境、そして目の前のタスクによって課される運動的および動的制約を推論する必要がある。
我々はKinematic and Dynamic Embodied ReasoningのベンチマークであるKinDERを紹介した。
KinDERは、25の手続き的に生成された環境と、パラメータ化されたスキルとデモを備えたGymnasium互換のPythonライブラリと、タスクと動作計画、模倣学習、強化学習、基礎モデルに基づくアプローチにまたがる13のベースラインを備えた標準化された評価スイートで構成されている。
環境は、基本的な空間的関係、非包括的多目的操作、ツールの使用、組合せ幾何学的制約、動的制約、知覚から切り離された言語理解、アプリケーション固有の複雑さの5つの中核的な物理的推論課題を分離するために設計されている。
経験的評価は、既存の手法が多くの環境の解決に苦慮していることを示している。
さらに,シミュレーションと実世界の物理的相互作用の対応性を評価するために,移動マニピュレータを用いた実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実
KinDERは完全にオープンソースであり、ロボット工学における物理的推論を進めるための様々なパラダイムを体系的に比較することを目的としている。
Webサイトとコード:https://prpl-group.com/kinder-site/
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