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RoboDojo-Benchmark/RoboDojo

github.com·2026/10/12·RoboDojo-Benchmark

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内容工具 · 模型与重新生成

AI 解读已生成 · AI 生成，数字以原文为准

AI 全文总结值得深入

RoboDojo 开源统一仿真与真机的操作策略评测基准，含 42 个仿真任务和 18 个真机任务。

142 个仿真任务和 18 个真机任务，覆盖 3 种机器人本体
2本仓库仅做评测（eval-only），策略接入由 XPolicyLab 负责
3分 5 个能力维度，seed 控制布局可复现

为什么重要　当团队需要横向比较多个操作策略时，它提供由 seed 控制、包含真机任务的统一评测规则，仿真分数可在本地复现。适合　做机器人操作策略评测与真机验证的算法与数据工程师

Star759

Fork106

语言Python

许可证MIT

来源: github.com
发布: 2026/10/12
作者: RoboDojo-Benchmark

仿真后端: Isaac Sim / IsaacLab
真机本体: Piper X / Piper / ARX X5
策略侧依赖: XPolicyLab，含 eval.sh 与 deploy.yml
开源时间: 2026-07-06

1
按官方文档配置环境，下载机器人、物体、材质与布局资产及训练数据
2
在 XPolicyLab 的策略目录放入 eval.sh 与 deploy.yml，声明 server host、port 和 action mode
3
eval.sh 启动策略服务，并通过 scripts/eval_policy.sh 回调 RoboDojo 仿真客户端
4
用一条 summarize 命令把结果聚合成榜单表格

要点

它解决什么问题

通用机器人操作策略缺少统一评测，RoboDojo 同时覆盖 42 个仿真任务与 18 个真机任务。

通用机器人操作策略缺少统一评测，RoboDojo 同时覆盖 42 个仿真任务与 18 个真机任务。
按 Generalization、Memory、Precision、Long-Horizon、Open 五个能力维度出题，考察不同技能，避免只换物体、换布局这类表面变化。
本仓库为 eval-only，只提供仿真客户端、基准任务、资产与配置校验和结果产物，策略集成与策略服务器交给 XPolicyLab。