论文发布双臂操作基准 DuoBench 及阶段式评估方案。
资讯摘要
论文提出 DuoBench，一个面向 FR3 Duo 平台双臂操作策略的可扩展基准框架，包含覆盖四类协调方式的 11 项任务，在仿真中实现，并通过可复现任务配方与 3D 打印件在真实世界部分复现。作者还提出基于阶段的评估方案，给出带置信区间的阶段条件通过率，并提供全部任务的人类遥操作数据集。作者在仿真与真实硬件上评测多种模仿学习与视觉-语言-动作策略，报告当前策略在交互初期、双臂并行执行和仿真到真实迁移中仍面临困难，且仿真能复现真实实验中的相同失败模式。
要点速读
- DuoBench 含 11 项任务、覆盖四类协调类别，在仿真中实现并在真实世界部分复现。
- 作者提出基于阶段的评估方案，提供阶段条件通过率与置信区间，并发布全部任务的人类遥操作数据集。
- 作者报告现有模仿学习与 VLA 策略在双臂操作上仍受挑战，仿真与真实实验呈现相同失败模式。
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采集于 2026/11/5 08:00:38（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。