ManiTaskGen: A Comprehensive Task Generator for Benchmarking and Improving Vision-Language Agents on Embodied Decision-Making

📄 arXiv: 2505.20726v2 📥 PDF

作者: Liu Dai, Haina Wang, Weikang Wan, Hao Su

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-07-29)

备注: Project Website: https://manitaskgen.github.io/

💡 一句话要点

ManiTaskGen：用于具身决策智能体评估与提升的综合任务生成器

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 具身智能 任务生成 视觉语言模型 机器人操作 决策智能

📋 核心要点

  1. 现有具身智能体训练和评估受限于特定场景和指令，缺乏对场景内所有可行任务的探索。
  2. ManiTaskGen自动生成多样、可行任务，涵盖过程性和结果性指令，为全面评估提供资源。
  3. 利用ManiTaskGen生成的任务，可构建基准并提升具身决策能力，已在模拟和真实场景验证。

📝 摘要（中文）

本文提出ManiTaskGen，一个新颖的系统，能够为任意给定场景自动生成全面、多样且可行的移动操作任务，旨在推进具身通用人工智能（E-AGI）的发展。生成的任务既包含基于过程的特定指令（例如，“将物体从X移动到Y”），也包含基于结果的抽象指令（例如，“清理桌子”）。该方法在模拟和真实场景中均进行了验证，证明了生成任务的有效性和多样性。利用这些任务，可以自动构建基准，全面评估基于现有视觉-语言模型（VLM）的具身决策智能体的能力。此外，本文还提出了一种简单而有效的方法，利用ManiTaskGen生成的任务来增强具身决策能力。总而言之，这项工作提出了一个适用于任意场景的通用任务生成框架，促进了具身决策智能体的基准测试和改进。

🔬 方法详解

问题定义：现有具身智能体的训练和评估通常局限于特定场景和指令集，无法充分探索给定场景内所有可行的任务。这限制了对智能体通用能力的评估，也缺乏足够的数据来提升智能体的泛化能力。现有基准测试也依赖于人工标注，成本高昂且覆盖范围有限。

核心思路：ManiTaskGen的核心思路是自动化生成多样且可行的具身操作任务，从而为具身智能体的评估和训练提供更全面、更高效的资源。通过自动化的任务生成，可以避免人工标注的局限性，并探索更广泛的任务空间。

技术框架：ManiTaskGen系统包含以下主要模块：1) 场景理解模块：分析给定场景，识别可交互的物体及其属性。2) 任务生成模块：基于场景理解的结果，生成多样化的任务指令，包括过程性指令（如“移动物体A到B”）和结果性指令（如“清理桌子”）。3) 可行性验证模块：验证生成的任务在物理上是否可行，例如，智能体是否能够到达目标位置并执行操作。4) 任务过滤模块：根据预定义的规则，过滤掉不合理或过于简单的任务。

关键创新：ManiTaskGen的关键创新在于其自动化、全面和多样化的任务生成能力。与现有方法相比，ManiTaskGen能够为任意给定场景自动生成大量可行的任务，涵盖了更广泛的任务类型和难度级别。此外，ManiTaskGen还能够生成基于结果的抽象指令，这更贴近人类的自然语言表达方式。

关键设计：任务生成模块的设计至关重要。它需要考虑场景中物体的属性、空间关系以及智能体的能力。可行性验证模块通常依赖于物理引擎模拟，需要平衡计算效率和精度。任务过滤模块则需要根据具体的应用场景进行调整，以保证生成的任务质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ManiTaskGen在模拟和真实场景中生成了大量多样化的任务，验证了其有效性。通过使用这些任务构建的基准测试，研究人员能够更全面地评估现有具身智能体的能力。此外，利用ManiTaskGen生成的任务，可以显著提升具身智能体的决策能力，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

ManiTaskGen可应用于机器人、自动驾驶、智能家居等领域，用于评估和提升具身智能体的决策能力。它能够帮助研究人员快速构建基准测试，比较不同算法的性能，并为智能体的训练提供更多样化的数据。此外，ManiTaskGen还可以用于生成个性化的任务指令，满足不同用户的需求。

📄 摘要（原文）

Building embodied agents capable of accomplishing arbitrary tasks is a core objective towards achieving embodied artificial general intelligence (E-AGI). While recent work has advanced such general robot policies, their training and evaluation are often limited to tasks within specific scenes, involving restricted instructions and scenarios. Existing benchmarks also typically rely on manual annotation of limited tasks in a few scenes. We argue that exploring the full spectrum of feasible tasks within any given scene is crucial, as they provide both extensive benchmarks for evaluation and valuable resources for agent improvement. Towards this end, we introduce ManiTaskGen, a novel system that automatically generates comprehensive, diverse, feasible mobile manipulation tasks for any given scene. The generated tasks encompass both process-based, specific instructions (e.g., "move object from X to Y") and outcome-based, abstract instructions (e.g., "clear the table"). We apply ManiTaskGen to both simulated and real-world scenes, demonstrating the validity and diversity of the generated tasks. We then leverage these tasks to automatically construct benchmarks, thoroughly evaluating the embodied decision-making capabilities of agents built upon existing vision-language models (VLMs). Furthermore, we propose a simple yet effective method that utilizes ManiTaskGen tasks to enhance embodied decision-making. Overall, this work presents a universal task generation framework for arbitrary scenes, facilitating both benchmarking and improvement of embodied decision-making agents.