EMMOE: A Comprehensive Benchmark for Embodied Mobile Manipulation in Open Environments
作者: Dongping Li, Tielong Cai, Tianci Tang, Wenhao Chai, Katherine Rose Driggs-Campbell, Gaoang Wang
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-03-11 (更新: 2025-05-15)
💡 一句话要点
EMMOE：开放环境中具身移动操作的综合基准测试
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 移动操作 基准测试 大型语言模型 家庭机器人
📋 核心要点
- 现有家庭机器人研究缺乏统一的复杂任务基准，限制了算法的公平比较和进步。
- EMMOE通过集成高低层任务，提供统一框架，并设计新指标，实现更全面的性能评估。
- 论文构建了包含丰富标注的数据集，并设计了基于LLM的智能体系统，验证了基准的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个名为开放环境中具身移动操作（EMMOE）的基准测试，旨在解决当前家庭机器人研究中存在的挑战。这些挑战包括：缺乏针对复杂机器人任务的统一基准、评估方法和指标的局限性，以及大型语言模型（LLM）与移动操作轨迹之间的数据不兼容性。EMMOE将高层和低层具身任务无缝集成到一个统一框架中，并引入了三个新的评估指标以实现更多样化的评估。此外，本文还收集了一个包含各种任务属性、详细过程注释和失败后重新规划的数据集，以及两个用于LLM训练的子数据集。同时，设计了一个复杂的智能体系统，该系统由带有直接偏好优化（DPO）的LLM、轻量级导航和操作模型以及多个错误检测机制组成。最后，展示了该智能体系统的性能，并对不同的模型和策略进行了评估。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身智能研究缺乏一个统一的、综合性的基准测试平台，尤其是在开放环境中进行移动操作任务时。现有的基准测试往往侧重于单一任务或模拟环境，难以真实反映家庭环境中复杂、长期的任务需求。此外，LLM与底层控制策略之间的数据鸿沟也阻碍了端到端系统的发展。
核心思路：EMMOE的核心思路是构建一个统一的基准测试平台，该平台能够支持复杂、长期的具身移动操作任务，并提供全面的评估指标。通过集成高层指令理解和低层运动控制，EMMOE旨在弥合LLM与机器人控制之间的差距，促进端到端具身智能系统的发展。
技术框架：EMMOE的整体框架包括三个主要组成部分：任务环境、数据集和智能体系统。任务环境是一个模拟的家庭环境，包含各种日常物品和交互场景。数据集包含各种任务属性、详细的过程注释和失败后的重新规划数据，以及两个用于LLM训练的子数据集。智能体系统由LLM、轻量级导航和操作模型以及多个错误检测机制组成。LLM负责理解用户指令并生成高层行动计划，导航和操作模型负责执行底层运动控制，错误检测机制用于识别和纠正执行过程中的错误。
关键创新：EMMOE的关键创新在于其统一的基准测试框架，该框架能够支持复杂、长期的具身移动操作任务，并提供全面的评估指标。此外，EMMOE还提供了一个包含丰富标注的数据集，以及一个基于LLM的智能体系统，为研究人员提供了一个良好的起点。
关键设计：EMMOE的关键设计包括：1) 任务环境的设计，需要尽可能真实地模拟家庭环境，并包含各种日常物品和交互场景；2) 数据集的设计，需要包含各种任务属性、详细的过程注释和失败后的重新规划数据；3) 智能体系统的设计，需要平衡LLM的推理能力和底层控制的实时性。论文使用了直接偏好优化（DPO）来训练LLM，并设计了轻量级的导航和操作模型，以提高系统的效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的智能体系统在EMMOE基准测试中取得了显著的性能。通过与不同的模型和策略进行对比评估，验证了该系统的有效性。具体性能数据和提升幅度在论文中有详细展示，表明EMMOE为具身智能研究提供了一个有价值的评估平台。
🎯 应用场景
EMMOE的研究成果可广泛应用于家庭服务机器人、智能助手等领域。通过该基准测试，可以促进机器人理解自然语言指令并在复杂环境中执行长期任务的能力，从而实现更智能、更自主的家庭服务。此外，该研究也有助于推动具身智能、人机交互等领域的发展。
📄 摘要（原文）
Developing autonomous home robots controlled by natural language has long been a pursuit of humanity. While advancements in large language models (LLMs) and embodied intelligence make this goal closer, several challenges persist: the lack of a unified benchmark for more complex robot tasks, limited evaluation methods and metrics, data incompatibility between LLMs and mobile manipulation trajectories. To address these issues, we propose Embodied Mobile Manipulation in Open Environments (EMMOE), a benchmark that requires agents to interpret user instructions and execute long-horizon everyday tasks in continuous space. EMMOE seamlessly integrates high-level and low-level embodied tasks into a unified framework, along with three new metrics for more diverse assessment. Additionally, we collect~\dataset, which features in various task attributes, detailed process annotations, re-plans after failures, and two sub-datasets for LLM training. Furthermore, we design~\model, a sophisticated agent system consists of LLM with Direct Preference Optimization (DPO), light weighted navigation and manipulation models, and multiple error detection mechanisms. Finally, we demonstrate~\model's performance and evaluations of different models and policies.