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科学研究有益于结果可重复且易于与替代溶液相媲美。例如，在计算机科学和机器人技术中，ImageNet [1]或MS-Coco [2]等计算机视觉基准取得了巨大进展。一个关键特征是，它们将视觉感知分解为从单一的，裁剪的框架标记到检测多个对象的困难的任务。这些基准肯定与（深）学习的复兴相吻合，并且可能在第一个位置启用了它[2]。机器人技术中存在多个基准的区域正在抓住和/或bin拾取[3] - [5]； [6，选项卡中讨论了更多内容。1]。尤其是DEX-NET [5]共同开发了用于掌握计划的新颖解决方案，并通过发布培训和评估数据集来改进它们。在运动计划社区中，仅建立了一些基准，例如，开放运动计划库（OMPL）[7]，[8] 1或Parasol 2的创建者。这些要么仅限于简单的点对点计划，要么仅包含没有特定应用程序的抽象计划问题。相比之下，专门用于特定用例的基准套件是自主驾驶[9]或MotionBenchmaker进行操作运动计划[6]的公共路。但是，对于给定任务评估最佳机器人或模块化机器人组件的基准套件不存在。我们提供第一个基准套件来比较不同现实世界环境中的机器人和模块化机器人组件的各种成本功能。示例解决方案
6D SLAM
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