PartInstruct: Part-level Instruction Following for Fine-grained Robot Manipulation
作者: Yifan Yin, Zhengtao Han, Shivam Aarya, Jianxin Wang, Shuhang Xu, Jiawei Peng, Angtian Wang, Alan Yuille, Tianmin Shu
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-06-16)
💡 一句话要点
PartInstruct：提出用于细粒度机器人操作的部件级指令跟随基准
🎯 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: 机器人操作 细粒度操作 部件级指令 数据集 基准测试
📋 核心要点
- 现有机器人操作策略缺乏针对部件级指令和多样化3D对象实例的大规模数据集，限制了细粒度操作任务的研究。
- PartInstruct通过提供带有部件级标注的大规模数据集和细粒度操作任务，为训练和评估机器人操作模型提供了基准。
- 实验结果表明，现有模型在部件概念理解和3D空间动作预测方面存在不足，尤其是在长时程任务中操作对象部件时。
📝 摘要（中文）
本文提出了PartInstruct，这是一个大规模基准，用于训练和评估使用部件级指令的细粒度机器人操作模型。PartInstruct包含14个类别共513个对象实例，每个实例都标注了部件级信息，以及组织成16个任务类别的1302个细粒度操作任务。训练集包含在3D模拟器中合成的超过10,000个专家演示，每个演示都配有一个高级任务指令、一个基于部件的基本技能指令链，以及关于对象及其部件的真实3D信息。此外，设计了一个全面的测试套件，以评估学习策略在新状态、对象和任务中的泛化能力。在基准上评估了几种最先进的机器人操作方法，包括端到端视觉语言策略学习和用于机器人操作的双层规划模型。实验结果表明，当前模型难以可靠地理解部件概念并在3D空间中预测动作，并且在长时程任务中操作对象部件时面临挑战。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作方法在处理需要精细操作的任务时，例如调整瓶子的角度以展示标签，面临挑战。这些任务需要对物体的各个部件及其与任务的关系进行深入理解。现有方法缺乏足够规模的、带有部件级指令和标注的数据集，难以训练出能够有效执行此类任务的模型。
核心思路：PartInstruct的核心思路是构建一个大规模的、带有部件级标注的机器人操作数据集，从而促进相关算法的研究和发展。通过提供丰富的训练数据和全面的评估标准，帮助研究人员开发更强大的机器人操作模型。
技术框架：PartInstruct数据集包含以下几个关键组成部分：1) 513个对象实例，涵盖14个类别，每个实例都带有部件级标注；2) 1302个细粒度操作任务，组织成16个任务类别；3) 超过10,000个专家演示，每个演示都配有高级任务指令、基于部件的基本技能指令链以及对象及其部件的3D信息；4) 一个全面的测试套件，用于评估模型在不同场景下的泛化能力。
关键创新：PartInstruct的主要创新在于它是第一个大规模的、专门为细粒度机器人操作设计的部件级指令跟随基准。它提供了丰富的部件级标注和多样化的操作任务，为相关研究提供了有力支持。
关键设计：数据集中的每个对象实例都使用3D模型表示，并标注了各个部件的名称和位置。操作任务的设计考虑了实际应用场景，涵盖了各种常见的细粒度操作，例如抓取、放置、旋转等。专家演示数据通过3D模拟器生成，保证了数据的质量和一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在PartInstruct基准上评估了多种最先进的机器人操作方法，包括端到端视觉语言策略学习和双层规划模型。实验结果表明，现有模型在部件概念理解和3D空间动作预测方面存在不足，尤其是在长时程任务中操作对象部件时。这些结果为未来的研究方向提供了重要启示。
🎯 应用场景
PartInstruct的研究成果可应用于各种需要精细操作的机器人应用场景，例如：智能制造中对复杂零件的装配、医疗机器人辅助手术、家庭服务机器人执行精细家务等。该数据集和基准的发布将促进机器人操作领域的进一步发展，并推动机器人技术在实际应用中的普及。
📄 摘要（原文）
Fine-grained robot manipulation, such as lifting and rotating a bottle to display the label on the cap, requires robust reasoning about object parts and their relationships with intended tasks. Despite recent advances in training general-purpose robot manipulation policies guided by language instructions, there is a notable lack of large-scale datasets for fine-grained manipulation tasks with part-level instructions and diverse 3D object instances annotated with part-level labels. In this work, we introduce PartInstruct, the first large-scale benchmark for training and evaluating fine-grained robot manipulation models using part-level instructions. PartInstruct comprises 513 object instances across 14 categories, each annotated with part-level information, and 1302 fine-grained manipulation tasks organized into 16 task classes. Our training set consists of over 10,000 expert demonstrations synthesized in a 3D simulator, where each demonstration is paired with a high-level task instruction, a chain of base part-based skill instructions, and ground-truth 3D information about the object and its parts. Additionally, we designed a comprehensive test suite to evaluate the generalizability of learned policies across new states, objects, and tasks. We evaluated several state-of-the-art robot manipulation approaches, including end-to-end vision-language policy learning and bi-level planning models for robot manipulation on our benchmark. The experimental results reveal that current models struggle to robustly ground part concepts and predict actions in 3D space, and face challenges when manipulating object parts in long-horizon tasks.