ロボット工学における組立作業は、低レベルの操作スキルと高レベルのシンボリック推論を物理的制約の下で統合する必要があり、現在のエンドツーエンド学習手法では確実に解決できていない課題です。このような背景の下、RoboCupのスマートマニュファクチャリングリーグに触発された新しいベンチマークが提案されました。 WorkBenchMarkと名付けられたこのベンチマークは、LEGO Duploブロックを用いた組立タスクに基づいており、異なる複雑度の4段階にわたる400個のタスクで構成されています。このベンチマークの大きな特徴は、複雑な実世界の組立問題を統制された環境で評価できるという点にあります。ロボットが直面する典型的な課題を段階的に難易度を上げながら提供することで、様々なアプローチの有効性を公正に比較できるようになっています。 提案されたベースラインソリューションは、オープン語彙認識とAssembly-by-Disassembly（分解による組立）という革新的な手法を組み合わせています。このプランニングベースのパイプラインが、最新のビジョン・言語・アクションアプローチと比較してすべての難易度段階で優れた性能を示しています。 研究チームはベンチマーク、シミュレーション環境、およびベースライン実装をオープンソースとして公開する予定であり、ロボティック組立研究全体の発展に貢献することを目指しています。