Robocikowo>ROBOCIKOWO
Ocena jakości

RoboDojo

2026AktywnyOpublikowano: 23 września 2026Aktualizacja: 23 września 2026Opublikowany
Zunifikowany benchmark sim-and-real do oceny uniwersalnych polityk manipulacji robotycznej: 42 zadania w symulacji i 18 w świecie rzeczywistym z powtarzalnym systemem RealEval.
Kluczowa innowacja
Ujednolica ocenę uniwersalnych polityk manipulacji robotycznej, spinając w jednym benchmarku ewaluację symulacyjną i powtarzalne testy w świecie rzeczywistym (RealEval) zamiast oceny wyłącznie symulacyjnej lub wyłącznie rzeczywistej.
Kategoria
Ocena jakości
Poziom abstrakcji
System
Poziom operacji
Sterowanie robotemSystem
Zastosowania
Ewaluacja uniwersalnych polityk manipulacji robotycznejPorównywalne testy sim-to-realBadania nad embodied AI i robotyką manipulacyjnąPubliczny leaderboard polityk robotycznychPowtarzalna ocena w świecie rzeczywistym (RealEval)

Jak działa

Benchmark udostępnia klienta symulatora oraz zestaw zadań ewaluacyjnych działających na Isaac Sim, z heterogeniczną, równoległą symulacją różnych zadań i scen dla szybkiego, skalowalnego feedbacku. Sceny opierają się na fizycznie ugruntowanych zasobach (obiekty sztywne, artykułowane i deformowalne) sterowanych konfiguracją, z kontrolowanymi ziarnami losowości zapewniającymi powtarzalność układów. Warstwa RoboDojo-RealEval prowadzi analogiczne testy na fizycznych robotach (Piper X, Piper, ARX X5) ze zdalnym dostępem chmurowym, ustandaryzowanym sprzętem i resetem sceny. Polityki podłącza się przez wspólny interfejs XPolicyLab, a jednym poleceniem (summarize) agreguje wyniki do tabeli leaderboardu. W bieżącym wydaniu RoboDojo jest eval-only — dostarcza symulator, zadania, walidację zasobów/konfiguracji oraz artefakty wyników, natomiast integracja i serwery polityk należą do XPolicyLab.

Rozwiązany problem

Dotychczasowe benchmarki manipulacji były zwykle albo wyłącznie symulacyjne, albo wyłącznie w świecie rzeczywistym, co utrudniało skalowalną, powtarzalną i porównywalną ocenę uniwersalnych polityk. RoboDojo łączy oba tryby i standaryzuje protokół oceny, aby wyniki były odtwarzalne i porównywalne między modelami.

Komponenty

Zestaw zadań symulacyjnych (Isaac Sim)Symulacyjna część benchmarku

42 zadania w Isaac Sim pogrupowane w pięć wymiarów zdolności (generalizacja, pamięć, precyzja, długi horyzont, zadania otwarte), z heterogeniczną, równoległą symulacją.

RoboDojo-RealEvalPowtarzalna ewaluacja w świecie rzeczywistym

18 zadań na fizycznych robotach (Piper X, Piper, ARX X5) ze zdalnym dostępem chmurowym, ustandaryzowanym sprzętem, resetem sceny, protokołem oceny i interfejsem wdrożeniowym.

XPolicyLabIntegracja i serwowanie polityk

Powiązany projekt spinający wiele polityk za jednym interfejsem, wykorzystywany zarówno w symulacji, jak i w testach rzeczywistych; w RoboDojo eval-only integracja polityk należy do XPolicyLab.

LeaderboardAgregacja i porównanie wyników

Publiczny, na bieżąco aktualizowany ranking; wyniki agregowane jednym poleceniem summarize przy kontrolowanych ziarnami układach dla odtwarzalności.

Implementacja

Pułapki implementacyjne
Wydanie eval-onlyŚrednia

RoboDojo dostarcza wyłącznie symulator, zadania, walidację zasobów/konfiguracji i artefakty wyników; integracja i serwery polityk nie są częścią repozytorium.

Rozwiązanie:Do podłączenia i serwowania polityk użyj powiązanego projektu XPolicyLab.
Wymagania Isaac Sim / pamięci GPUŚrednia

Symulacja opiera się na Isaac Sim i wymaga odpowiedniej pamięci GPU; dokumentacja wskazuje typowe problemy z instalacją, zasobami i pamięcią GPU.

Rozwiązanie:Zapoznaj się z sekcją Common Issues w dokumentacji i zapewnij zgodne środowisko GPU/Isaac Sim.

Ewolucja

Oryginalny paper · 2026 · arXiv preprint (2026) · Tianxing Chen
RoboDojo: A Unified Sim-and-Real Benchmark for Comprehensive Evaluation of Generalist Robot Manipulation Policies
Tianxing Chen, Hao Dong, Wojciech Matusik, Masayoshi Tomizuka
2026
Publikacja pracy i udostępnienie kodu (open source)
Punkt przełomowy

RoboDojo opublikowano na arXiv (2607.04434) i udostępniono repozytorium; benchmark w wydaniu eval-only.