AutoBio+: Benchmarking Dexterous Manipulation with Dynamic Experimental Phenomena in Realistic Laboratories
作者: Xuanye Wu, Yue Shi, Yongcan Yang, Yiqun Wang, Zhaoqi Wan, Dayu Xia, Jiezhang Cao, Xiangfei Li, Yao Mu, Guangtao Zhai
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-09
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出AutoBio+以解决生物实验室中灵巧操作的评估问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 灵巧操作 生物实验室 动态现象 混合渲染 并行模拟 机器人评估 实验基准
📋 核心要点
- 现有方法在生物实验室中灵巧操作的评估面临动态实验现象和复杂视觉条件的挑战。
- 本文提出AutoBio+框架，通过引入可控动态现象和混合渲染技术，系统评估灵巧操作能力。
- 实验结果显示，AutoBio+有效缩小了仿真与现实之间的差距，揭示了不同操作策略的优缺点。
📝 摘要（中文）
自动化生物实验室要求机器人在真实视觉条件下执行灵巧的工具交互，同时处理动态实验现象，这对机器人操作提出了重大挑战。为此，本文引入了AutoBio+，一个用于在真实生物实验室环境中进行灵巧操作的模拟基准和框架。AutoBio+包含14个任务，涵盖功能工具使用、精确操作、语言条件视觉定位和仪器操作等方面。我们引入了可控的动态实验现象，如火焰、蒸汽和气泡，以捕捉实验过程中的不断变化的视觉条件。此外，我们开发了一个混合渲染管道，将交互式模拟前景对象与从6个真实实验室场景重建的高斯散点背景相结合。通过在mjlab之上构建并行模拟框架，我们提出了并行有限状态机（PFSM），并将批量渲染与解耦轨迹重放相结合，以实现演示生成和模型无关的闭环策略评估。我们的评估揭示了不同任务间策略性能的显著差异，暴露了当前操作策略的独特优缺点。实际实验进一步证明了减少的仿真到现实差距，支持了AutoBio+在真实操作评估中的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在真实生物实验室环境中进行灵巧操作的评估问题。现有方法未能有效处理动态实验现象和复杂视觉条件，导致评估结果不够准确。
核心思路：论文的核心思路是通过引入可控的动态实验现象（如火焰、蒸汽和气泡）和混合渲染技术，来增强实验室环境的真实感，从而实现更系统的灵巧操作评估。
技术框架：整体架构包括任务设计、动态现象控制、混合渲染管道和并行模拟框架。任务设计涵盖14个不同的灵巧操作任务，动态现象控制用于模拟实验室中的真实情况，混合渲染管道结合了交互式前景和真实背景，而并行模拟框架则用于高效的数据生成和评估。
关键创新：最重要的技术创新点在于引入了可控的动态实验现象和混合渲染技术，这与现有方法的静态评估方式形成了鲜明对比，显著提升了评估的真实性和有效性。
关键设计：在关键设计方面，采用了并行有限状态机（PFSM）来优化模拟过程，结合批量渲染和解耦轨迹重放技术，以提高演示生成的效率和策略评估的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，AutoBio+在不同任务间的策略性能存在显著差异，揭示了当前操作策略的独特优缺点。通过实际实验，仿真与现实之间的差距显著缩小，验证了AutoBio+在真实操作评估中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括生物实验室自动化、机器人操作培训和智能制造等。通过提供一个系统的评估框架，AutoBio+能够帮助研究人员和工程师更好地理解和优化机器人在复杂环境中的操作能力，推动相关技术的发展和应用。
📄 摘要（原文）
Automating biological laboratories requires robots to perform dexterous tool interactions under realistic visual conditions while handling dynamic experimental phenomena, presenting significant challenges for robotic manipulation. To enable systematic evaluation under these conditions, we introduce AutoBio+, a simulation benchmark and framework for dexterous manipulation in realistic biological laboratory environments. AutoBio+ comprises 14 tasks across 4 robot embodiments, spanning functional tool use, precision manipulation, language-conditioned visual grounding, and instrument operation. We introduce controllable dynamic experimental phenomena, including flames, vapor, and bubbles, to capture the evolving visual conditions of laboratory procedures. To further enhance environmental realism, we develop a hybrid rendering pipeline that integrates interactive simulated foreground objects with Gaussian-splatting backgrounds reconstructed from 6 real laboratory scenes. For efficient large-scale data generation and evaluation, we further build a parallel simulation framework on top of mjlab, proposing Parallel Finite-State Machine (PFSM) and integrating batched rendering with decoupled trajectory replay for demonstration generation and model-independent closed-loop policy evaluation. Our evaluation reveals substantial variation in policy performance across tasks, exposing distinct strengths and weaknesses of current manipulation policies. Real-world experiments further demonstrate a reduced sim-to-real gap, supporting the validity of AutoBio+ for realistic manipulation evaluation. Supplementary materials are available at https://autobio-plus.github.io/AutoBioPlus.