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RoboDojo: 汎用ロボット操作ポリシーの包括的評価のための統合シミュレーション・実環境ベンチマーク

RoboDojo: A Unified Sim-and-Real Benchmark for Comprehensive Evaluation of Generalist Robot Manipulation Policies

July 7, 2026
著者: Tianxing Chen, Yue Chen, Zixuan Li, Junyuan Tang, Kailun Su, Haoran Lu, Weijie Wan, Baijun Chen, Songling Liu, Haowen Yan, Honghao Su, Zhiyang Dou, Kaixuan Wang, Dandan Zhang, Yunze Liu, Yan Qin, Qiwei Liang, Qiwei Wu, Zijian Lin, Wenwei Lin, Yuran Wang, Minghua He, Tianshu Wu, Ruihai Wu, Jingquan Zhou, Kai-Chong Lei, Haibao Yu, Yuanfeng Ji, Weiyang Jin, Guanyu Lin, Xiaofan Li, Qi Xiong, Renjing Xu, Zhongyu Li, Wenhao Chai, Enze Xie, Ziwei Wang, Yao Mu, Hao Dong, Wojciech Matusik, Mingyu Ding, Wenbo Ding, Ping Luo, Masayoshi Tomizuka
cs.AI

要旨

汎用ロボット操作ポリシーは急速に進歩しているが、既存のベンチマークはその能力を体系的に評価する上で限界がある。多くは単純、短期、または狭いスキルのタスクに依存しており、能力のカバレッジが限られており、シミュレーションのみ、または実世界のみで実施されることが多い。シミュレーションはスケーラブルなフィードバックを可能にするが、物理的な展開の課題を見落とし、一方で実世界での評価はコストが高く、時間がかかり、再現が困難である。本稿では、汎用ロボット操作ポリシーの包括的な評価のための、シミュレーションと実世界を統合したベンチマークであるRoboDojoを紹介する。RoboDojoは、多様で補完的な操作能力を網羅する42のシミュレーションタスクと18の実世界タスクを含む。シミュレーションベンチマークは、汎化、記憶、精度、長期実行、オープンボキャブラリ指示追従の5つの次元を評価し、実世界ベンチマークはポリシーを困難な物理世界展開条件にさらす。RoboDojoは、Isaac Simにおける異種並列シミュレーションを通じてスケーラブルな評価をサポートし、リモートクラウドアクセス、標準化されたハードウェア、シーンリセット、評価プロトコル、展開インターフェースを備えた再現可能な実世界評価システムであるRoboDojo-RealEvalを提供する。XPolicyLabと連携することで、ポリシーを一度統合すれば、最小限の適応でシミュレーションと実世界の両方の設定で評価できる。我々は30のポリシーをXPolicyLabに統合し、RoboDojo上で評価して、公開リーダーボードと現在のポリシーパフォーマンスの体系的分析を確立する。ウェブサイトは http://robodojo-benchmark.com/ で公開されている。
English
Generalist robot manipulation policies have advanced rapidly, yet existing benchmarks remain limited in systematically evaluating their capabilities. Many rely on simple, short-horizon, or skill-narrow tasks with limited capability coverage, and are often conducted only in simulation or only in the real world. Simulation enables scalable feedback but misses physical deployment challenges, while real-world evaluation is costly, time-consuming, and difficult to reproduce. We introduce RoboDojo, a unified sim-and-real benchmark for comprehensive evaluation of generalist robot manipulation policies. RoboDojo includes 42 simulation tasks and 18 real-world tasks covering diverse and complementary manipulation capabilities. The simulation benchmark evaluates five dimensions: generalization, memory, precision, long-horizon execution, and open-vocabulary instruction following, while the real-world benchmark exposes policies to challenging physical-world deployment conditions. RoboDojo supports scalable evaluation through heterogeneous parallel simulation in Isaac Sim and provides RoboDojo-RealEval, a reproducible real-world evaluation system with remote cloud access, standardized hardware, scene reset, evaluation protocol, and deployment interface. Together with XPolicyLab, policies can be integrated once and evaluated across simulation and real-world settings with minimal adaptation. We integrate 30 policies into XPolicyLab and evaluate them on RoboDojo, establishing a public leaderboard and systematic analysis of current policy performance. The website is available at http://robodojo-benchmark.com/.