RoboValue: A Fine-Grained Sim-and-Real Benchmark for Unified Evaluation of Robotic Value Models
作者: Shengbang Liu, Zhengye Du, Zhilong Wan, Honghao Su, Chenxiang Xia, Chang Ge, Jinyang Xiao, Nan Wang, Zhipeng Hu, Huining Yuan, Shu'ang Yu, Yue Chen, Tianxing Chen, Chuankang Li, Maoqing Yao, Wenbo Ding, Yu Wang, Guanghui Ren, Chao Yu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-19
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出RoboValue基准以统一评估机器人价值模型
🎯 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)
关键词: 机器人价值模型 评估基准 任务状态理解 时间监控 失败恢复推理 细粒度评估 模拟与真实任务
📋 核心要点
- 现有的机器人价值模型评估方法仅关注执行理解的某些方面，导致价值反馈的可靠性不足。
- RoboValue基准通过共享接口评估任务状态理解、时间监控、失败恢复推理和价值一致性，提供统一的评估框架。
- 实验结果显示，尽管模型在结果和进度评分上表现良好，但在细粒度指令定位和进度跟踪方面仍存在显著错误。
📝 摘要（中文）
机器人价值模型通过视觉观察和指令评估任务执行，为策略学习和执行监控提供反馈。然而，现有评估仅覆盖执行理解的部分方面，导致价值反馈的可靠性不足。我们引入RoboValue，这是一个细粒度的模拟与真实基准，用于统一评估机器人价值模型。该框架通过共享接口评估四个互补能力维度：任务状态理解、时间进度监控、失败与恢复推理以及价值一致性。RoboValue-Dataset涵盖15个模拟和20个真实世界的操作任务，提供专家演示用于训练和注释轨迹以进行细粒度评估。我们的评估结果揭示了细粒度指令定位、历史依赖的进度跟踪和恢复评估中的错误，甚至在具有强结果和前进进度评分的模型中也存在这些问题。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有机器人价值模型评估方法的不足，尤其是对执行理解的局限性和反馈可靠性的问题。现有方法未能全面评估模型在不同任务状态下的表现。
核心思路：提出RoboValue基准，通过细粒度的模拟与真实任务评估，全面考察机器人价值模型在多维度能力上的表现，以确保反馈的可靠性和准确性。
技术框架：RoboValue框架包括四个主要模块：任务状态理解、时间进度监控、失败与恢复推理以及价值一致性。每个模块通过共享接口进行评估，确保不同模型的可比性。
关键创新：RoboValue的创新在于其细粒度评估方法，能够揭示模型在执行过程中的具体缺陷，尤其是在指令理解和进度跟踪方面的不足，与现有方法相比，提供了更全面的反馈机制。
关键设计：在数据集构建中，RoboValue-Dataset包含15个模拟和20个真实操作任务，提供专家演示和注释轨迹，确保评估的细致和准确。同时，采用零-shot和one-shot设置进行评估，以测试模型在不同条件下的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，尽管一些机器人价值模型在结果和进度评分上表现良好，但在细粒度指令定位和历史依赖的进度跟踪中仍存在显著错误。这些发现为未来的价值监督提供了具体的改进目标。
🎯 应用场景
RoboValue基准的潜在应用领域包括机器人操作、自动化任务执行和人机交互等。通过提供统一的评估标准，该研究能够帮助研究人员和工程师更好地理解和改进机器人价值模型的反馈机制，推动机器人技术的实际应用和发展。
📄 摘要（原文）
Robotic value models assess task execution from visual observations and instructions, providing feedback for policy learning and execution monitoring. However, existing evaluations cover only selected aspects of execution understanding, leaving the reliability of value feedback insufficiently tested. We introduce RoboValue, a fine-grained sim-and-real benchmark for unified evaluation of robotic value models. Its framework evaluates four complementary capability dimensions through shared interfaces: task-state understanding, temporal progress monitoring, failure and recovery reasoning, and value consistency. Diagnostic trajectories and instruction variations test whether value judgments accurately reflect task requirements and changes throughout execution. RoboValue-Dataset covers 15 simulation and 20 real-world manipulation tasks, providing expert demonstrations for training and annotated trajectories for fine-grained evaluation. We evaluate representative robotic value models in zero-shot and one-shot settings under standard conditions and separate shifts in robot embodiment and environment. Our results reveal errors in fine-grained instruction grounding, history-dependent progress tracking, and recovery assessment, even in models with strong outcome and forward-progress scores. The same semantic subtask can also receive substantially different value gains across valid execution orders. These findings identify concrete targets for value supervision, while the dataset and public leaderboard support continued assessment of feedback reliability. The website is available at https://robovalue-benchmark.github.io/.