DexVerse: A Modular Benchmark for Multi-Task, Multi-Embodiment Dexterous Manipulation
作者: Yunchao Yao, Zhuxiu Xu, Tianqi Zhang, Zixian Liu, Sikai Li, Zhenyu Wei, Feng Chen, Dihong Huang, Kechang Wan, Chenyang Ma, Shuqi Zhao, Shenghua Gao, Masayoshi Tomizuka, Yi Ma, Mingyu Ding
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-09
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出DexVerse基准以解决多任务多体现的灵巧操作评估问题
🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 灵巧操作 多任务学习 机器人技术 基准测试 视觉变化 模块化设计 遥操作 泛化能力
📋 核心要点
- 现有基准在任务多样性和体现覆盖方面存在不足，限制了灵巧操作策略的评估与泛化能力。
- DexVerse通过提供100个多样化任务和可配置的视觉变化，构建了一个模块化的灵巧操作基准，支持多种机器人体现。
- 实验结果显示，DexVerse在任务泛化和视觉运动鲁棒性方面面临显著挑战，为灵巧操作研究提供了新的测试平台。
📝 摘要（中文）
构建通用的灵巧操作策略需要超越孤立任务的基准，以系统性地评估不同交互模式、感知条件和机器人体现下的策略。然而，现有基准在任务和数据多样性、体现覆盖或可控视觉变化方面仍然有限，阻碍了跨任务和跨体现的泛化研究。我们提出了DexVerse，一个大规模的模块化灵巧操作基准，涵盖100个任务，支持3个机器人手臂和6个灵巧手，并提供可配置的视觉变化。DexVerse还提供基于VR的遥操作接口和3180个演示，展示了在19个任务中评估代表性方法的挑战，确立了其作为通用灵巧操作测试平台的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有灵巧操作基准在任务多样性、体现覆盖和可控视觉变化方面的不足，限制了策略的评估和泛化能力。
核心思路：DexVerse通过构建一个包含100个任务的模块化基准，支持多种机器人体现和可配置的视觉变化，从而系统性地评估灵巧操作策略的性能。
技术框架：DexVerse的整体架构包括任务定义模块、机器人体现模块、视觉变化配置模块和评估接口，支持多种交互模式和感知条件。
关键创新：DexVerse的主要创新在于其模块化设计和广泛的任务覆盖，能够有效评估跨任务和跨体现的泛化能力，区别于现有的单一任务基准。
关键设计：在设计中，DexVerse提供了3180个演示数据，涵盖了同步的本体感知、RGB、深度、点云和状态观察，确保了数据的丰富性和多样性。实验中还使用了Diffusion Policy、DP3等代表性方法进行基准测试。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DexVerse在19个任务中揭示了任务泛化和视觉运动鲁棒性方面的重大挑战，尤其是在复杂的多目标执行和长时间多阶段任务完成中，展示了与现有方法的显著差异和提升。
🎯 应用场景
DexVerse的研究成果可广泛应用于机器人灵巧操作、自动化生产线、虚拟现实中的遥操作等领域。其模块化的基准设计为未来的机器人学习和智能系统的开发提供了重要的参考和测试平台，推动了相关技术的进步与应用。
📄 摘要（原文）
Building general-purpose dexterous manipulation policies requires benchmarks that go beyond isolated tasks to systematically evaluate policies across diverse interaction modes, sensory conditions, and robot embodiments. However, existing benchmarks remain limited in task and data diversity, embodiment coverage, or controllable visual variation, hindering studies of cross-task and cross-embodiment generalization. We present DexVerse, a large-scale and modular benchmark for dexterous manipulation. DexVerse includes 100 tasks spanning a broad range of manipulation skills, including object grasping and relocation, articulated-object interaction, functional tool use, bimanual coordination, non-prehensile control, contact-rich behaviors, multi-goal execution, and long-horizon multi-stage task completion. It supports 3 robot arms and 6 dexterous hands, and is extensible to new tasks, assets, and embodiments. To evaluate visuomotor generalization, DexVerse provides configurable visual variations in textures, background, lighting, and camera viewpoints. We further provide a VR-based teleoperation interface and 3,180 demonstrations with synchronized proprioceptive, RGB, depth, point-cloud, and state observations. We benchmark representative methods, including Diffusion Policy, DP3, OpenVLA, and $π_{0.5}$, across 19 tasks. Results reveal substantial challenges in task generalization and visuomotor robustness, establishing DexVerse as a promising testbed for general-purpose dexterous manipulation. Project page: https://ycyao216.github.io/DexVerse.site