M3Bench: Benchmarking Whole-body Motion Generation for Mobile Manipulation in 3D Scenes
作者: Zeyu Zhang, Sixu Yan, Muzhi Han, Zaijin Wang, Xinggang Wang, Song-Chun Zhu, Hangxin Liu
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-10-09 (更新: 2025-05-29)
备注: This paper has been accepted by IEEE Robotics and Automation Letters 2025 (RA-L)
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters 2025
💡 一句话要点
M3Bench：用于3D场景中移动操作的全身运动生成基准测试
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 移动操作 全身运动生成 3D场景 基准测试 机器人 具身智能 运动规划
📋 核心要点
- 现有移动操作方法难以在复杂3D场景中生成协调的全身运动，尤其是在考虑环境约束和任务目标时。
- M3Bench通过提供大规模、多样化的3D场景和任务，以及自动生成专家演示的工具M3BenchMaker，来解决这一问题。
- 实验表明，现有方法在M3Bench上表现不佳，尤其是在底座-手臂协调和遵守约束方面，突显了该基准的价值。
📝 摘要（中文）
本文提出了M3Bench，这是一个用于移动操作任务中全身运动生成的新基准。给定一个3D场景环境，M3Bench要求一个具身智能体推理其自身配置、环境约束和任务目标，从而生成用于物体重排列的协调全身运动轨迹。M3Bench包含119个不同场景中的30,000个物体重排列任务，并提供了由我们新开发的M3BenchMaker生成的专家演示，M3BenchMaker是一个自动数据生成工具，仅使用基本的场景和机器人信息，即可从高层任务指令生成全身运动轨迹。我们的基准包括各种任务划分，以评估跨不同维度的泛化能力，并利用逼真的物理模拟进行轨迹评估。广泛的评估分析表明，最先进的模型难以协调底座-手臂运动，同时遵守环境和特定于任务的约束，突显了对新模型的需求，以弥合这一差距。通过发布M3Bench和M3BenchMaker，我们的目标是推动机器人研究朝着在多样化的真实世界环境中实现更具适应性和能力的移动操作发展。
🔬 方法详解
问题定义：现有移动操作方法在复杂3D场景中生成全身运动时面临挑战，尤其是在需要同时考虑机器人自身的配置、环境的物理约束以及任务的具体目标时。现有的方法往往难以协调底座和手臂的运动，并且难以保证生成的运动轨迹能够满足所有约束条件，例如避免碰撞、保持平衡等。
核心思路：M3Bench的核心思路是提供一个大规模、多样化的基准测试平台，用于评估和比较不同的全身运动生成算法。通过提供大量的3D场景和任务，以及相应的专家演示，M3Bench可以帮助研究人员更好地了解现有方法的优缺点，并开发出更有效的算法。此外，M3Bench还提供了一个自动数据生成工具M3BenchMaker，可以方便地生成新的训练数据。
技术框架：M3Bench的技术框架主要包括三个部分：3D场景数据库、任务定义和专家演示生成。3D场景数据库包含119个不同的场景，涵盖了各种不同的环境和物体。任务定义描述了需要在场景中完成的物体重排列任务，包括起始状态和目标状态。专家演示生成使用M3BenchMaker自动生成，M3BenchMaker利用逆运动学和运动规划算法，从高层任务指令生成全身运动轨迹。
关键创新：M3Bench的关键创新在于其大规模、多样化的场景和任务，以及自动生成专家演示的能力。与现有的基准测试相比，M3Bench提供了更真实、更复杂的环境，可以更好地评估算法的泛化能力。M3BenchMaker的自动数据生成能力可以大大降低数据收集的成本，并允许研究人员快速生成新的训练数据。
关键设计：M3BenchMaker使用逆运动学和运动规划算法来生成全身运动轨迹。逆运动学算法用于计算机器人的关节角度，以达到特定的末端执行器姿态。运动规划算法用于生成无碰撞的运动轨迹，同时满足任务的约束条件。M3Bench使用PyBullet物理引擎进行仿真，以评估生成的运动轨迹的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有的最先进模型在M3Bench上表现不佳，尤其是在协调底座-手臂运动和遵守环境约束方面。例如，在某些任务中，模型的成功率低于20%。这表明，现有的方法难以处理复杂3D场景中的全身运动生成问题，需要开发新的算法来解决这一挑战。M3Bench的发布将有助于推动相关领域的研究进展。
🎯 应用场景
M3Bench的研究成果可应用于各种需要移动操作的场景，例如家庭服务机器人、仓储物流机器人、以及工业自动化等领域。通过提高机器人在复杂环境中进行物体操作的能力，可以实现更智能、更高效的自动化系统，从而提升生产效率和服务质量。未来，该研究还可以扩展到更复杂的任务，例如多机器人协作、动态环境下的操作等。
📄 摘要（原文）
We propose M3Bench, a new benchmark for whole-body motion generation in mobile manipulation tasks. Given a 3D scene context, M3Bench requires an embodied agent to reason about its configuration, environmental constraints, and task objectives to generate coordinated whole-body motion trajectories for object rearrangement. M3Bench features 30,000 object rearrangement tasks across 119 diverse scenes, providing expert demonstrations generated by our newly developed M3BenchMaker, an automatic data generation tool that produces whole-body motion trajectories from high-level task instructions using only basic scene and robot information. Our benchmark includes various task splits to evaluate generalization across different dimensions and leverages realistic physics simulation for trajectory assessment. Extensive evaluation analysis reveals that state-of-the-art models struggle with coordinating base-arm motion while adhering to environmental and task-specific constraints, underscoring the need for new models to bridge this gap. By releasing M3Bench and M3BenchMaker we aim to advance robotics research toward more adaptive and capable mobile manipulation in diverse, real-world environments.