Monkey See, Can Monkey Do? A Benchmark for Evaluating Robot Skill Learning by Observation
作者: Weiwei Gu, Anmol Gupta, Anant Sah, Ryan Varghese, Lalitha Shreya Vanam, Prabhath Adireddi, Peter Karkus, Nakul Gopalan
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-08
备注: 31 pages, 8 tables, 11 figures. In Proceedings of CoRL 2026
💡 一句话要点
提出RoboReel基准以评估机器人观察学习能力
🎯 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: 观察学习 机器人技能 基准评估 人类演示 操作任务 算法比较 长时间任务
📋 核心要点
- 现有的观察学习方法在评估上存在困难，缺乏统一的基准，导致难以比较不同算法的效果。
- 本文提出RoboReel基准，通过整合人类演示视频和模拟机器人轨迹，提供统一的评估环境。
- 实验结果表明，尽管有多种算法参与，长时间任务和低容忍度任务仍然对现有模型构成挑战。
📝 摘要（中文）
观察学习（LfO）是机器人模仿人类和动物社会学习的基本能力。尽管已有研究在从人类视频中学习操作技能方面取得了良好进展，但评估这些进展仍然面临挑战。现有方法在假设、硬件选择和环境设置上差异较大，难以进行有效比较。为了解决这些问题，本文提出了RoboReel：一个统一的基准，用于评估从人类视频中学习策略的模型。RoboReel包括真实的人类演示视频、模拟机器人轨迹和十个操作任务的评估环境。我们开发了四个测试套件，从多个维度评估模型性能，包括对视觉干扰的鲁棒性和完成长时间任务的能力。我们的基准涵盖了不同类别的观察学习模型，并研究了多种表示选择的有效性，涉及七种最先进的算法。最后，我们分析了不同类型算法的表现，发现长时间任务和低容忍度任务仍然是当前模型的挑战。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决当前观察学习领域缺乏统一评估标准的问题。现有方法在假设和环境设置上差异较大，导致难以进行有效比较和评估进展。
核心思路：提出RoboReel基准，通过整合真实人类演示视频和模拟机器人轨迹，提供一个统一的评估平台，以便于比较不同算法在学习操作技能方面的表现。
技术框架：RoboReel基准包括三个主要模块：人类演示视频、模拟机器人轨迹和评估环境。评估环境涵盖十个操作任务，测试套件则从多个维度评估模型的性能。
关键创新：RoboReel的最大创新在于其统一性和多样性，能够涵盖不同类别的观察学习模型，并提供多种评估维度，特别是在长时间任务和低容忍度任务的评估上。
关键设计：在设计中，本文设置了四个测试套件，评估模型对视觉干扰的鲁棒性和长时间任务的完成能力，同时涵盖了七种最先进的算法，确保评估的全面性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，RoboReel基准能够有效评估不同算法的性能，尤其是在长时间任务和低容忍度任务中，现有模型的表现仍然存在显著不足。这为未来的研究指明了方向，强调了改进这些领域的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和人机协作等。通过提高机器人从观察中学习的能力，可以加速机器人在复杂环境中的适应性和灵活性，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Learning from Observation (LfO) is a fundamental robotic capability that replicates how humans and animals socially learn from each other. Beyond its biological parallels, this modality provides a practical solution for data scaling in sample-inefficient and data-starved domains like robotics. Recent work has demonstrated promising results in learning manipulation skills from human videos, yet progress in this area remains difficult to assess. Existing methods vary widely in assumptions, hardware choices, and environment setups making it difficult to draw meaningful comparisons and identify advances in the field. To address these challenges, we introduce RoboReel: a unified benchmark for evaluating models that learn policies from human videos. RoboReel consists of bundled real-world human demonstration videos, simulated robot trajectories, and evaluation environments on ten manipulation tasks. We develop four test suites to evaluate the models' performance on multiple axes, including the robustness to visual distractors and the ability to complete long-horizon tasks. Our benchmark covers learning-from-observation models from different categories, and studies the effectiveness of multiple representation choices in our benchmark evaluation that covers over seven state-of-the-art algorithms (including our VLA based variants) in the field of LfO. Finally, we present an analysis of the different types of algorithms showing that long-horizon tasks and tasks with low tolerances are still challenging for current models. Webpage: https://roboreel.github.io