发布ForagerSim具身地图推理基准

2026年10月20日，由Tomáš Musil等人提出并发布ForagerSim仿真环境与基准。该平台专注于评估需要地图推理的具身任务，应用场景涵盖移动机器人搜救及动物觅食。 ForagerSim采用高模块化设计，支持独立修改感知、规模、拓扑、动态性及任务等难度维度，实现从房间级到多千米级、从抽象2D到RGB/LiDAR的灵活配置。相关代码和数据已开源。 在8个示例世界中的对比实验显示，当感知简化为2D时，学习策略在简单拓扑下表现优异，但在大型或复杂环境中落后于人类。这一结果证实地图推理是当前具身智能发展的关键瓶颈。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。