論文の概要: LabDex: A Hierarchical Benchmark for Dexterous Manipulation in Laboratories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18618v1
• Date: Wed, 19 Aug 2026 07:11:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.316959
• Title: LabDex: A Hierarchical Benchmark for Dexterous Manipulation in Laboratories
• Title（参考訳）: LabDex: 研究室におけるデクスタース操作の階層的ベンチマーク
• Abstract要約: LabDex(ラボデックス)は、化学実験室における厳密な操作のための大規模な実世界のデータセットとベンチマークである。 原子のスキル、構成的タスク、長期にわたる実験にまたがる階層的なタスク分類に基づいて構成されている。 本研究では,実環境とシミュレーション環境の両方において,代表的ロボット学習手法のクロスレベル評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.311566677309536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous laboratories hold great promise for accelerating scientific discovery. To achieve this vision, robots are supposed to dexterously manipulate diverse labware and instruments and execute long-horizon, state-dependent experimental procedures. Yet existing benchmarks do not jointly capture dexterous hand use, real-world laboratory interactions, and multi-stage experimental procedures, limiting systematic training and evaluation. To bridge this gap, we introduce LabDex, a large-scale real-world dataset and benchmark for dexterous manipulation in chemistry laboratories, organized around a hierarchical task taxonomy spanning atomic skills, compositional tasks, and long-horizon experiments. First, LabDex is cross-platform and, for the first time, unifies real-world and simulation platforms under a common framework, providing standardized task definitions, demonstrations, and evaluation protocols. Second, LabDex is large-scale and systematically organizes chemistry laboratory operations into three interconnected levels: Atomic Skills, which characterize fundamental dexterous manipulation capabilities; Compositional Skills; and Long-Horizon Laboratory Workflows. This hierarchical design not only supports the evaluation of end-task performance, but also enables the analysis of how fundamental dexterous skills compose and influence more complex laboratory operations. We conduct cross-level evaluations of representative robot learning methods in both real-world and simulation environments. The experimental results validate the effectiveness of the LabDex task design and demonstration data, and show that the benchmark supports the training and systematic evaluation of existing robotic policies across laboratory dexterous manipulation tasks at different levels, providing a foundation for further research and development of autonomous laboratory robots.
• Abstract（参考訳）: 自律的な研究所は科学的な発見を加速する大きな約束を持っている。 このビジョンを達成するために、ロボットは多様なラボウェアや機器を巧みに操作し、長期にわたる州に依存した実験手順を実行する必要がある。 しかし、既存のベンチマークは、厳密な手の使用、実世界の実験室の相互作用、多段階の実験手順を共同で捉えておらず、体系的なトレーニングと評価を制限している。 このギャップを埋めるために、我々は大規模な実世界のデータセットであるLabDexを紹介します。 まず、LabDexはクロスプラットフォームであり、初めて、共通のフレームワークの下で現実世界とシミュレーションプラットフォームを統一し、標準化されたタスク定義、デモ、評価プロトコルを提供する。 第2に、LabDexは大規模かつ体系的に化学実験室の運営を3つの相互に連携するレベルに編成している:アトミックスキル(Atomic Skills)、基本的なデクスタラスな操作能力、作曲スキル(Compincial Skills)、ロングホライゾン研究所ワークフロー(Long-Horizon Laboratory Workflows)。 この階層的設計は、エンドタスクのパフォーマンスの評価だけでなく、より複雑な実験室の操作にどのように影響するかを解析できる。 本研究では,実環境とシミュレーション環境の両方において,代表的ロボット学習手法のクロスレベル評価を行う。 実験結果は,LabDexタスク設計と実演データの有効性を検証し,実験室操作タスク間での既存のロボットポリシーのトレーニングと体系的評価をサポートし,自律型実験室ロボットのさらなる研究・開発のための基盤を提供することを示す。

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