LIBERO-Recover：面向机器人操作模型失败恢复的评测基准

作者提出 LIBERO-Recover 基准，用于评测机器人操作模型在失败后的恢复能力。研究指出，现有基准多从预设初始状态考察任务完成，而 LIBERO 上 SOTA 方法成功率已接近 100%，却未衡量抓取失败、碰撞、物体意外移动等真实交互中的恢复能力。该基准基于 LIBERO 构建，采集 SOTA 具身模型的真实执行失败，覆盖动作重试、动作调整、物体状态恢复和环境恢复四个恢复层级，共 1000 多个场景，并考察空间理解、物体结构推理、交互理解和拓扑推理四项能力。项目称将公开。