ResponsibleRobotBench: Benchmarking Responsible Robot Manipulation using Multi-modal Large Language Models
作者: Lei Zhang, Ju Dong, Kaixin Bai, Minheng Ni, Zoltan-Csaba Marton, Zhaopeng Chen, Jianwei Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-03
备注: https://sites.google.com/view/responsible-robotbench
💡 一句话要点
提出ResponsibleRobotBench，用于评估多模态大模型在负责任机器人操作中的性能。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 多模态大模型 风险感知 安全推理 基准测试 责任机器人 人机协作
📋 核心要点
- 现有机器人操作方法在真实高风险环境中缺乏风险意识、道德决策和物理规划能力。
- ResponsibleRobotBench通过多阶段任务、多模态数据和通用评估框架，系统评估机器人操作的安全性与可靠性。
- 该基准测试包含多种风险类型和复杂程度的任务，并提供标准化指标，促进负责任机器人操作的发展。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一个名为ResponsibleRobotBench的系统性基准测试，旨在评估和加速从仿真到现实世界中负责任的机器人操作。该基准包含23个多阶段任务，涵盖电气、化学和人为危害等多种风险类型，以及不同程度的物理和规划复杂性。这些任务要求智能体检测和减轻风险，进行安全推理，规划行动序列，并在必要时寻求人工协助。该基准包括一个通用评估框架，支持具有各种动作表示方式的多模态模型智能体。该框架集成了视觉感知、上下文学习、提示构建、危害检测、推理和规划以及物理执行。它还提供了一个丰富的多模态数据集，支持可重复的实验，并包括成功率、安全率和安全成功率等标准化指标。通过广泛的实验设置，ResponsibleRobotBench能够分析跨风险类别、任务类型和智能体配置的性能。通过强调物理可靠性、泛化性和决策安全性，该基准为推进可信赖的、现实世界中负责任的灵巧机器人系统的开发奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作方法在高风险环境中，难以进行风险感知的推理、道德决策和物理规划，导致在实际应用中存在安全隐患。缺乏一个系统性的评估基准来衡量和提升机器人在这些方面的能力。
核心思路：构建一个包含多种风险场景和复杂任务的基准测试，要求机器人智能体不仅要完成任务，还要识别和规避风险，进行安全推理，并在必要时寻求人类帮助。通过多模态信息的融合和推理，提升机器人对环境的理解和风险的判断能力。
技术框架：ResponsibleRobotBench包含以下几个主要模块：1) 视觉感知模块，用于获取环境的视觉信息；2) 上下文学习模块，用于学习任务相关的上下文信息；3) 提示构建模块，用于生成指导智能体行为的提示；4) 危害检测模块，用于检测环境中的潜在风险；5) 推理和规划模块，用于进行安全推理和规划行动序列；6) 物理执行模块，用于执行规划的动作。整个框架支持多模态输入，并提供通用的评估指标。
关键创新：该基准测试的关键创新在于其对“责任”的定义和评估。它不仅关注任务的成功率，更关注机器人在执行任务过程中的安全性，提出了安全率和安全成功率等指标。此外，该基准测试还强调了多模态信息的融合和推理，以及在必要时寻求人类帮助的能力。
关键设计：在任务设计方面，ResponsibleRobotBench包含了23个多阶段任务，涵盖电气、化学和人为危害等多种风险类型。在评估指标方面，除了传统的成功率之外，还引入了安全率（Safety Rate）和安全成功率（Safe Success Rate），用于衡量机器人在执行任务过程中的安全性。框架支持不同的动作表示方式，并提供了一套通用的评估工具。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ResponsibleRobotBench通过实验验证了多模态大模型在负责任机器人操作中的潜力。实验结果表明，通过引入风险意识和安全推理，机器人的安全率和安全成功率得到了显著提升。该基准测试提供了一个统一的评估平台，可以方便地比较不同算法的性能，并促进相关领域的研究进展。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种高风险环境下的机器人操作，例如：危险化学品处理、电力设备维护、医疗手术辅助等。通过提升机器人的风险意识和安全操作能力，可以减少人为事故，提高工作效率，并为人类创造更安全的工作环境。未来，该基准测试可以进一步扩展到更多领域，例如自动驾驶、智能家居等。
📄 摘要（原文）
Recent advances in large multimodal models have enabled new opportunities in embodied AI, particularly in robotic manipulation. These models have shown strong potential in generalization and reasoning, but achieving reliable and responsible robotic behavior in real-world settings remains an open challenge. In high-stakes environments, robotic agents must go beyond basic task execution to perform risk-aware reasoning, moral decision-making, and physically grounded planning. We introduce ResponsibleRobotBench, a systematic benchmark designed to evaluate and accelerate progress in responsible robotic manipulation from simulation to real world. This benchmark consists of 23 multi-stage tasks spanning diverse risk types, including electrical, chemical, and human-related hazards, and varying levels of physical and planning complexity. These tasks require agents to detect and mitigate risks, reason about safety, plan sequences of actions, and engage human assistance when necessary. Our benchmark includes a general-purpose evaluation framework that supports multimodal model-based agents with various action representation modalities. The framework integrates visual perception, context learning, prompt construction, hazard detection, reasoning and planning, and physical execution. It also provides a rich multimodal dataset, supports reproducible experiments, and includes standardized metrics such as success rate, safety rate, and safe success rate. Through extensive experimental setups, ResponsibleRobotBench enables analysis across risk categories, task types, and agent configurations. By emphasizing physical reliability, generalization, and safety in decision-making, this benchmark provides a foundation for advancing the development of trustworthy, real-world responsible dexterous robotic systems. https://sites.google.com/view/responsible-robotbench