KinDER: A Physical Reasoning Benchmark for Robot Learning and Planning
作者: Yixuan Huang, Bowen Li, Vaibhav Saxena, Yichao Liang, Utkarsh Aashu Mishra, Liang Ji, Lihan Zha, Jimmy Wu, Nishanth Kumar, Sebastian Scherer, Danfei Xu, Tom Silver
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-28
备注: Project website: https://prpl-group.com/kinder-site/. 21 pages, 8 figures. Accepted to Robotics Science and Systems (RSS), 2026
💡 一句话要点
KinDER：用于机器人学习与规划的物理推理基准测试
🎯 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: 机器人学习 物理推理 基准测试 运动规划 具身智能
📋 核心要点
- 现有机器人系统在与物理世界交互时，缺乏对自身、环境和任务施加的运动学和动力学约束的有效推理能力。
- KinDER基准测试通过程序化生成环境，并提供标准化的评估套件，从而隔离并测试机器人系统的物理推理能力。
- 实验结果表明，现有方法在KinDER基准测试中表现不佳，揭示了当前机器人物理推理方法的局限性，并为未来研究提供了方向。
📝 摘要（中文）
本文提出了KinDER，一个用于运动学和动力学具身推理的基准测试，旨在解决机器人学习和规划中出现的物理推理挑战。KinDER包含25个程序生成的环境，一个兼容Gymnasium的Python库，具有参数化的技能和演示，以及一个标准化的评估套件，其中包含13个已实现的基线，涵盖任务和运动规划、模仿学习、强化学习和基于基础模型的方法。这些环境旨在分离五个核心物理推理挑战：基本空间关系、非抓取多对象操作、工具使用、组合几何约束和动态约束，并与感知、语言理解和特定于应用程序的复杂性分离。实证评估表明，现有方法难以解决许多环境，表明当前物理推理方法存在重大差距。此外，我们还在移动机械臂上进行了从真实到模拟再到真实的实验，以评估模拟与真实世界物理交互之间的对应关系。KinDER是完全开源的，旨在实现跨不同范式的系统比较，以推进机器人领域的物理推理。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人系统在物理世界中进行交互时，需要同时考虑运动学和动力学约束。然而，现有方法在处理复杂的物理推理任务时存在困难，例如非抓取操作、工具使用以及动态环境下的规划。这些方法通常难以泛化到新的环境和任务，并且缺乏对物理规律的深入理解。
核心思路：KinDER的核心思路是创建一个标准化的、可控的物理推理环境，用于评估和比较不同机器人学习和规划算法的性能。通过程序化生成环境，可以控制环境的复杂度和难度，并隔离不同的物理推理挑战。同时，提供标准化的评估指标和基线方法，方便研究人员进行比较和分析。
技术框架：KinDER包含以下几个主要组成部分：1) 25个程序生成的环境，涵盖了五个核心物理推理挑战；2) 一个兼容Gymnasium的Python库，用于创建和管理环境；3) 参数化的技能和演示，用于训练和评估机器人系统；4) 一个标准化的评估套件，包含13个已实现的基线方法，涵盖了任务和运动规划、模仿学习、强化学习和基于基础模型的方法。整体流程是从环境生成开始，然后使用不同的算法进行训练或规划，最后使用标准化的评估套件进行评估。
关键创新：KinDER的关键创新在于其程序化生成环境的能力，可以灵活地控制环境的复杂度和难度，并隔离不同的物理推理挑战。此外，KinDER还提供了一个标准化的评估套件，方便研究人员进行比较和分析。与现有基准测试相比，KinDER更加关注物理推理能力，并提供了更加全面的评估指标。
关键设计：KinDER的环境设计考虑了五个核心物理推理挑战：基本空间关系、非抓取多对象操作、工具使用、组合几何约束和动态约束。每个环境都包含多个参数，可以控制环境的复杂度。评估指标包括任务完成率、路径长度、能量消耗等。基线方法包括RRT、A*、DMP、BC、PPO等。具体参数设置和网络结构根据不同的基线方法而有所不同，但都遵循标准化的接口。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有方法在KinDER基准测试中表现不佳，任务完成率普遍较低，表明当前机器人物理推理方法存在重大差距。例如，在非抓取多对象操作和工具使用等挑战中，许多基线方法的性能远低于人类水平。此外，真实到模拟再到真实的实验表明，模拟环境与真实世界之间存在一定的差距，需要进一步改进模拟器的精度和真实性。
🎯 应用场景
KinDER基准测试的潜在应用领域包括机器人操作、自动驾驶、智能制造等。通过提高机器人系统的物理推理能力，可以使其更好地适应复杂和动态的环境，从而实现更加自主和智能的机器人应用。例如，在智能制造领域，机器人可以利用物理推理能力进行复杂的装配和维护任务。在自动驾驶领域，机器人可以利用物理推理能力进行避障和路径规划。
📄 摘要（原文）
Robotic systems that interact with the physical world must reason about kinematic and dynamic constraints imposed by their own embodiment, their environment, and the task at hand. We introduce KinDER, a benchmark for Kinematic and Dynamic Embodied Reasoning that targets physical reasoning challenges arising in robot learning and planning. KinDER comprises 25 procedurally generated environments, a Gymnasium-compatible Python library with parameterized skills and demonstrations, and a standardized evaluation suite with 13 implemented baselines spanning task and motion planning, imitation learning, reinforcement learning, and foundation-model-based approaches. The environments are designed to isolate five core physical reasoning challenges: basic spatial relations, nonprehensile multi-object manipulation, tool use, combinatorial geometric constraints, and dynamic constraints, disentangled from perception, language understanding, and application-specific complexity. Empirical evaluation shows that existing methods struggle to solve many of the environments, indicating substantial gaps in current approaches to physical reasoning. We additionally include real-to-sim-to-real experiments on a mobile manipulator to assess the correspondence between simulation and real-world physical interaction. KinDER is fully open-sourced and intended to enable systematic comparison across diverse paradigms for advancing physical reasoning in robotics. Website and code: https://prpl-group.com/kinder-site/