論文の概要: ContactBench 1.0: A Benchmark for Everyday Contact-Rich Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.24512v1
• Date: Sat, 17 Oct 2026 07:12:36 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-20 11:59:52.172616
• Title: ContactBench 1.0: A Benchmark for Everyday Contact-Rich Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: ContactBench 1.0: 毎日のコンタクトリッチロボット操作のベンチマーク
• Abstract要約: 我々は36の参照タスクと40以上のオブジェクト資産を通じてコンタクトリッチな操作スキルをインスタンス化するベンチマークであるAtactBench 1.0を紹介した。 それらの資産は、タスク関連幾何学および接触挙動をキャプチャし、消費者グレードの3Dプリンタを用いた再現可能な製造をサポートし、調整可能な抵抗負荷と組み合わせる。 評価結果から,視力のみの政策は接触イベントの知覚や反応に苦しむ一方で,評価された視力のみの政策は性能を有意に改善しないことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.966229521729872
• License:
• Abstract: Contact-rich manipulation is essential to everyday activities, yet evaluating robots' ability to perform these activities remains challenging because of their diverse contact behaviors and the difficulty of reproducing tasks across laboratories. Drawing on observations of everyday human manipulation, we identify eight recurring skill categories that provide a practical framework for studying these capabilities. We introduce ContactBench 1.0, an extensible benchmark that instantiates these skills through 36 reference tasks and more than 40 object assets. The assets capture task-relevant geometry and contact behavior, support reproducible fabrication using consumer-grade 3D printers, and are paired with simulation models with tunable resistance loads. Controlled task variations enable evaluation of policy generalization. We evaluate recent vision-based and vision-tactile policy learning methods on six benchmark tasks. The results reveal that the evaluated vision-only policies struggle to perceive or react to contact events, while the evaluated visual-tactile policies do not meaningfully improve performance. By providing shared tasks and physical and simulated assets, ContactBench 1.0 establishes a foundation for reproducible evaluation of contact-rich manipulation research. The benchmark is open-sourced at https://jingyi-xiang.github.io/contactbench
• Abstract（参考訳）: 日常的な作業にはコンタクトリッチな操作が不可欠であるが, 多様な接触行動や, 実験室間でのタスクの再現が困難であるため, ロボットによる作業能力の評価は依然として困難である。 日常的な人間の操作の観察に基づいて,これらの能力を研究するための実践的な枠組みを提供する8つの繰り返しスキルカテゴリを特定した。 我々は36の参照タスクと40以上のオブジェクトアセットを通じてこれらのスキルをインスタンス化する拡張可能なベンチマークであるContactBench 1.0を紹介します。 それらの資産は、タスク関連形状と接触挙動をキャプチャし、消費者グレードの3Dプリンタを用いた再現可能な製造をサポートし、調整可能な抵抗負荷を持つシミュレーションモデルと組み合わせる。 制御されたタスクのバリエーションは、ポリシーの一般化の評価を可能にする。 6つのベンチマークタスクに対して,近年のビジョンベースおよび視覚触覚ポリシー学習手法の評価を行った。 その結果、評価された視力のみのポリシーは、接触イベントの知覚や反応に苦しむ一方で、評価された視覚触覚ポリシーは、パフォーマンスを有意に改善しないことが明らかとなった。 ContactBench 1.0は、共有されたタスクと物理的およびシミュレートされた資産を提供することにより、コンタクトリッチな操作研究の再現可能な評価の基礎を確立する。 ベンチマークはhttps://jingyi-xiang.github.io/contactbenchで公開されている。

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