M${}^{3}$Bench：移动操控在三维场景下的全身运动生成基准测试
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究提出了M^3Bench，一个针对移动操控任务的全身运动生成基准测试，解决了现有模型在环境上下文及任务特定约束下协调运动的困难。研究中开发的M^3BenchMaker自动生成30,000个对象重排任务的运动轨迹，强调了发展新模型以应对这一挑战的必要性。通过这一基准，我们推动未来机器人研究 朝向更具适应性和能力的移动操控。
研究者推出COLOSSEUM模拟基准测试，评估机器人在环境变化中的适应能力。测试包含20个任务和12个环境扰动轴，结果显示4种先进模型在扰动下成功率下降30-50%，多重扰动时下降≥75%。主要影响因素有干扰对象数量、目标颜色和照明条件。模拟结果与真实实验相关性高（R^2 = 0.614）。COLOSSEUM代码已公开，旨在提升操作泛化能力。
