arXiv Robotics· Yina Jian, Mingkun Xu·· 13 小时前AI 评分38
Seeing What Matters：面向操作的任务条件可行动空间信念基准
Seeing What Matters: Benchmarking Task-Conditioned Actionable Spatial Belief for Manipulation
AI 导读
研究者提出 Seeing What Matters 基准，用于评估模拟桌面操作中任务条件下的可行动空间信念，覆盖咖啡工作站、抽屉/柜子和微波炉/电器三个域共 860 个冻结评测案例，在闭环可行动性与同物体功能 OOD 泛化两种协议下扩展出超过 115,000 个评测回合。
推荐理由模型分析
该基准把“场景描述是否完整”换成“当前指令所需证据是否被主动获取”，在咖啡台、抽屉柜和微波炉三类桌面操作中提供860个冻结用例，并区分闭环可执行性与同物体功能OOD两种协议。参考管线在主要预算下达到98.8%/98.9%成功率，而七个视觉语言模型仅26–43%，说明任务条件化空间信念是明显短板。做机器人操作、主动感知或VLM评测的开发者可据此比较视图选择策略，但物理机器人验证尚在进行，结论限于仿真。
来源：arXiv Robotics · arxiv.org