Bench-Push: Benchmarking Pushing-based Navigation and Manipulation Tasks for Mobile Robots

📄 arXiv: 2512.11736v1 📥 PDF

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

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-12

备注: Under review for ICRA 2026

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Bench-Push：移动机器人推碰式导航与操作任务的统一基准测试平台

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 移动机器人 推碰式导航 基准测试 模拟环境 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有移动机器人导航方法难以应对存在可移动物体的复杂环境，通常禁止与环境交互。
  2. Bench-Push 提出统一的基准测试，包含多种模拟环境和评估指标，用于评估推碰式导航与操作算法。
  3. 通过 Bench-Push 评估了现有基线算法，展示了该基准测试平台在不同环境下的有效性。

📝 摘要（中文）

移动机器人越来越多地部署在具有可移动物体的杂乱环境中，这对传统的禁止交互方法提出了挑战。在这种情况下，移动机器人必须超越传统的避障，利用推碰策略来完成其目标。虽然基于推碰的机器人技术研究正在增长，但评估依赖于临时设置，限制了可重复性和交叉比较。为了解决这个问题，我们提出了Bench-Push，这是第一个用于基于推碰的移动机器人导航和操作任务的统一基准。Bench-Push包括多个组件：1）全面的模拟环境，捕捉基于推碰任务中的基本挑战，包括在具有可移动障碍物的迷宫中导航，在冰覆盖水域中的自主船舶导航，盒子递送和区域清理，每个都具有不同程度的复杂性；2）新颖的评估指标，用于捕获效率、交互工作量和部分任务完成情况；3）使用Bench-Push评估跨环境的已建立基线的示例实现的演示。Bench-Push作为一个具有模块化设计的Python库开源。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：现有移动机器人在复杂环境中，特别是存在可移动物体时，难以有效导航和操作。传统方法通常避免与环境交互，限制了机器人的能力。缺乏统一的基准测试平台，导致不同推碰式算法难以进行公平比较和复现。

核心思路：Bench-Push 的核心思路是提供一个标准化的、可复现的平台，用于评估和比较不同的推碰式导航和操作算法。通过提供多样化的模拟环境和统一的评估指标，促进该领域的研究进展。

技术框架：Bench-Push 包含以下主要模块： 1. 模拟环境：提供多种模拟环境，包括迷宫导航、冰面船舶导航、箱子递送和区域清理等，涵盖了推碰式任务中的常见挑战。 2. 评估指标：定义了效率、交互努力程度和部分任务完成度等评估指标，用于全面评估算法性能。 3. 基线算法：实现了多个已有的基线算法，并使用 Bench-Push 进行评估，为后续研究提供参考。 4. Python库：Bench-Push 以 Python 库的形式开源，具有模块化设计，方便用户扩展和定制。

关键创新：Bench-Push 的关键创新在于其统一的基准测试框架，首次为推碰式移动机器人导航和操作任务提供了一个标准化的评估平台。它不仅提供了多样化的模拟环境，还定义了全面的评估指标，并实现了多个基线算法。

关键设计：Bench-Push 的关键设计包括： 1. 环境多样性：模拟环境涵盖了不同类型的推碰式任务，例如在狭窄空间中导航、在冰面上推动物体等。 2. 指标全面性：评估指标不仅考虑了任务完成的效率，还考虑了机器人与环境的交互努力程度。 3. 模块化设计：Python 库采用模块化设计，方便用户添加新的环境、算法和评估指标。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过 Bench-Push 评估了多个已有的基线算法，例如在迷宫导航任务中，不同的算法在效率和交互努力程度方面表现出差异。实验结果表明，Bench-Push 可以有效区分不同算法的性能，并为算法改进提供指导。具体性能数据和提升幅度在论文中详细展示。

🎯 应用场景

Bench-Push 可应用于移动机器人、自主导航、智能仓储、灾难救援等领域。通过该基准测试平台，研究人员可以更方便地开发和评估新的推碰式导航和操作算法，提高机器人在复杂环境中的适应性和工作效率。未来，Bench-Push 可以扩展到更多类型的环境和任务，并集成更先进的机器人控制和感知技术。

📄 摘要（原文）

Mobile robots are increasingly deployed in cluttered environments with movable objects, posing challenges for traditional methods that prohibit interaction. In such settings, the mobile robot must go beyond traditional obstacle avoidance, leveraging pushing or nudging strategies to accomplish its goals. While research in pushing-based robotics is growing, evaluations rely on ad hoc setups, limiting reproducibility and cross-comparison. To address this, we present Bench-Push, the first unified benchmark for pushing-based mobile robot navigation and manipulation tasks. Bench-Push includes multiple components: 1) a comprehensive range of simulated environments that capture the fundamental challenges in pushing-based tasks, including navigating a maze with movable obstacles, autonomous ship navigation in ice-covered waters, box delivery, and area clearing, each with varying levels of complexity; 2) novel evaluation metrics to capture efficiency, interaction effort, and partial task completion; and 3) demonstrations using Bench-Push to evaluate example implementations of established baselines across environments. Bench-Push is open-sourced as a Python library with a modular design. The code, documentation, and trained models can be found at https://github.com/IvanIZ/BenchNPIN.