HATCH: Hardware-Attested Task Chains for Verifiable Manipulation

📄 arXiv: 2610.27485v1 📥 PDF

作者: Shiza Charania

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-20

备注: 2 pages, 1 table. Accepted at the 5th Workshop on Open Robotics Software, IROS 2026, Pittsburgh, PA, USA. Benchmark repository: https://github.com/shizacharania/hatch-benchmark

💡 一句话要点

提出HATCH以解决机器人操作能力验证问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 能力验证 传感器评分 开放基准 任务链设计 随机化评估 人机协作

📋 核心要点

  1. 现有的机器人操作能力验证方法存在封闭性和可操控性，导致能力声明难以验证。
  2. HATCH通过设计一个开放、可复制的机器人逃脱室，提供了一个基于传感器评分的长时间评估基准。
  3. 该方法通过随机化物体放置和自动化评分，确保了评估的公正性和客观性。

📝 摘要（中文）

在机器人操作中，能力声明往往难以验证，现有的排行榜通常是封闭的、模拟的或容易被操控。本文提出HATCH，一个机器人逃脱室：这是一个公开规范、可物理复制、传感器评分且不可排练的基准测试。任务涵盖五个技能类别和三个难度级别，并通过任务链的方式连接，完成一个任务的传感器确认将解锁下一个任务，从而将房间转变为一个长时间的评估。成功由仪器确认，而非人工判断，评分与具体实现无关，物体放置由运行日种子随机化。参与者提交经过认证的自我运行（未剪辑视频、传感器日志和种子），并偶尔组织校准活动。任务规范、构建指南、材料清单和评分标准均以开放许可发布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人操作能力声明的验证问题，现有方法往往因封闭性和可操控性而无法提供可靠的评估。

核心思路：HATCH的核心思路是创建一个开放的、物理可复制的机器人逃脱室，通过传感器评分和任务链设计，确保评估的客观性和公正性。

技术框架：HATCH的整体架构包括任务链设计、传感器评分系统和随机化物体放置。任务被分为五个技能类别和三个难度级别，完成一个任务后通过传感器确认解锁下一个任务。

关键创新：HATCH的主要创新在于其开放性和不可排练性，确保了能力评估的真实性和可靠性。这与现有的封闭和易操控的排行榜形成了鲜明对比。

关键设计：HATCH设计了随机化的物体放置机制，使用运行日种子来确保每次评估的独特性。此外，参与者需提交未剪辑的视频和传感器日志，以确保评估过程的透明性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HATCH的实验结果显示，基于传感器的评分系统能够有效地评估机器人在不同任务中的表现，成功率和评估的一致性显著高于传统方法。具体性能数据尚未披露，但该方法的设计理念和实施效果表明其在能力验证方面的优势。

🎯 应用场景

HATCH的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在机器人操作、智能制造和人机协作等领域。通过提供一个可靠的能力验证基准，HATCH可以促进机器人技术的标准化和发展，推动相关行业的创新与进步。

📄 摘要（原文）

Capability claims in robot manipulation are unverifiable, and existing leaderboards are each closed, simulated, or gameable. We propose HATCH, a robot escape room: an openly specified, physically replicable, sensor-scored, and unrehearsable benchmark. Tasks span five skill categories at three difficulty levels and are chained so that the sensor confirming one task's completion unlocks the next, turning a room into a single long-horizon evaluation. Success is confirmed by instrumentation rather than human judgment, scoring is embodiment-agnostic, and object placements are randomized by a run-day seed. Entrants submit attested self-runs (uncut video, sensor logs, and the seed), with occasional organized events for calibration. Task specifications, build guide, bill of materials, and scoring rubrics are released under an open license.