يقدم هذا البحث معيار ARMBench (مختبر التلاعب الروبوتي من أمازون)، وهو مجموعة بيانات معيارية واسعة النطاق ومركزة حول الأشياء، مخصصة لتجارب التلاعب الروبوتي في سياق المستودعات. تتطلب أتمتة العمليات في المستودعات الحديثة من الروبوتات المُعاملة القدرة على التعامل مع مجموعة واسعة من الأشياء، والتخزين غير المُنظَّم، والتغيرات الديناميكية في المخزون. وتُشكِّل هذه الظروف تحديات في التعرف على هوية الأشياء وخصائصها الفيزيائية وحالتها أثناء التلاعب. وتعتمد المجموعات الحالية لبيانات التلاعب الروبوتي على مجموعة محدودة من الأشياء، أو تستخدم نماذج ثلاثية الأبعاد لإنشاء مشاهد اصطناعية، لكنها تواجه قيودًا في التقاط تنوع خصائص الأشياء، والازدحام، والتفاعلات بينها. نقدم هنا مجموعة بيانات واسعة النطاق تم جمعها داخل مستودع أمازون باستخدام روبوت مُعامل يُنفِّذ عمليات فصل الأشياء من صناديق تحتوي على محتويات متنوعة. يضم ARMBench صورًا، وفيديوهات، وبيانات وصفية تتعلق بـ 235,000+ نشاط لرفع ووضع أشياء، على أكثر من 190,000 كائن فريد. تم التقاط البيانات في مراحل مختلفة من عملية التلاعب، أي قبل الرفع، أثناء النقل، وبعد التثبيت. وتم اقتراح مهام تقييم معيارية باستخدام تسميات عالية الجودة، مع عرض أداء قاعدة معيارية (Baseline) في ثلاث تحديات في الرؤية الحاسوبية، ألا وهي: 1) تقسيم الأشياء في البيئات المزدحمة، 2) تحديد هوية الأشياء، و3) كشف العيوب. يمكن الوصول إلى ARMBench عبر الرابط: http://armbench.com