Bench-NPIN: Benchmarking Non-prehensile Interactive Navigation

📄 arXiv: 2505.12084v1 📥 PDF

作者: Ninghan Zhong, Steven Caro, Avraiem Iskandar, Megnath Ramesh, Stephen L. Smith

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-17

备注: 8 pages, 10 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Bench-NPIN，用于评估非抓取交互式导航算法，解决缺乏统一评估标准问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 交互式导航 非抓取操作 基准测试 机器人 强化学习 运动规划 模拟环境

📋 核心要点

  1. 交互式导航任务需要机器人与可移动物体进行交互，现有方法缺乏统一的评估标准，难以复现和横向比较。
  2. Bench-NPIN提供了一系列模拟环境、评估指标和基线算法，旨在为非抓取交互式导航研究提供标准化的评估平台。
  3. 通过在Bench-NPIN上评估现有算法，展示了该基准测试平台在不同环境下的有效性，并开源了代码和模型。

📝 摘要（中文）

本文提出Bench-NPIN，首个全面的非抓取交互式导航基准测试平台。该平台包含多个组件：1) 一系列用于非抓取交互式导航任务的模拟环境，包括带有可移动障碍物的迷宫导航、冰水中自主船舶导航、箱子递送和区域清理等，每个环境具有不同的复杂程度；2) 一组评估指标，用于捕捉交互式导航的独特方面，例如效率、交互工作量和部分任务完成度；3) 使用Bench-NPIN评估现有基线算法示例实现的演示。Bench-NPIN是一个开源Python库，采用模块化设计。代码、文档和训练模型可在https://github.com/IvanIZ/BenchNPIN找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有的非抓取交互式导航算法通常在特定场景下进行评估，缺乏统一的基准测试平台，导致研究结果难以复现和进行公平的横向比较。这阻碍了该领域的发展，难以评估不同算法的优劣，也难以推动新算法的创新。

核心思路：Bench-NPIN的核心思路是提供一个标准化的、模块化的、易于使用的基准测试平台，包含多种具有代表性的非抓取交互式导航任务、全面的评估指标和可复现的基线算法。通过统一的评估标准，促进不同算法之间的公平比较，并推动该领域的研究进展。

技术框架：Bench-NPIN是一个开源的Python库，其整体架构包含以下几个主要模块：1) 环境模块：提供多种模拟环境，例如带有可移动障碍物的迷宫、冰水环境等；2) 算法模块：包含多种基线算法的实现，方便用户进行对比；3) 评估模块：提供多种评估指标，例如导航效率、交互次数等；4) 可视化模块：提供可视化工具，方便用户观察和分析实验结果。用户可以根据自己的需求，选择不同的环境、算法和评估指标进行实验。

关键创新：Bench-NPIN的关键创新在于它是第一个专门针对非抓取交互式导航任务的综合性基准测试平台。它不仅提供了多种具有挑战性的模拟环境，还定义了一套全面的评估指标，能够更准确地评估算法的性能。此外，Bench-NPIN的模块化设计使得用户可以方便地扩展和定制平台，以满足不同的研究需求。

关键设计：Bench-NPIN的环境设计考虑了不同场景的复杂性和挑战性，例如迷宫环境中的障碍物数量和分布，冰水环境中的冰块密度和形状等。评估指标的设计则侧重于衡量算法在交互过程中的效率和效果，例如导航路径的长度、交互次数、任务完成率等。此外，Bench-NPIN还提供了详细的文档和示例代码，方便用户快速上手和使用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Bench-NPIN通过在多个模拟环境中评估现有基线算法，展示了其有效性。例如，在迷宫导航任务中，不同算法在导航效率和交互次数上表现出明显的差异，表明Bench-NPIN能够有效区分不同算法的性能。此外，Bench-NPIN的开源性和模块化设计也吸引了大量研究者参与，促进了该领域的发展。

🎯 应用场景

Bench-NPIN可用于评估和比较各种非抓取交互式导航算法，例如机器人推箱子、清理障碍物等。该基准测试平台能够推动自主机器人技术在物流、仓储、灾害救援等领域的应用，提高机器人在复杂环境中的适应性和工作效率。未来，可以扩展Bench-NPIN以支持更多类型的交互任务和机器人平台。

📄 摘要（原文）

Mobile robots are increasingly deployed in unstructured environments where obstacles and objects are movable. Navigation in such environments is known as interactive navigation, where task completion requires not only avoiding obstacles but also strategic interactions with movable objects. Non-prehensile interactive navigation focuses on non-grasping interaction strategies, such as pushing, rather than relying on prehensile manipulation. Despite a growing body of research in this field, most solutions are evaluated using case-specific setups, limiting reproducibility and cross-comparison. In this paper, we present Bench-NPIN, the first comprehensive benchmark for non-prehensile interactive navigation. Bench-NPIN includes multiple components: 1) a comprehensive range of simulated environments for non-prehensile interactive navigation tasks, including navigating a maze with movable obstacles, autonomous ship navigation in icy waters, box delivery, and area clearing, each with varying levels of complexity; 2) a set of evaluation metrics that capture unique aspects of interactive navigation, such as efficiency, interaction effort, and partial task completion; and 3) demonstrations using Bench-NPIN to evaluate example implementations of established baselines across environments. Bench-NPIN is an open-source Python library with a modular design. The code, documentation, and trained models can be found at https://github.com/IvanIZ/BenchNPIN.