Generalizable Robotic Manipulation Benchmark
ManiSkill2
北京大学
ManiSkill2 是北京大学提出的通用机器人操作基准。
在 SAPIEN 引擎中构建了 2,000+ 物体、4,000+ 任务变体，支持刚体、铰链和流体操作。
提供 GPU 并行渲染加速数据采集，独创任务生成管线可自动生成大量多样化训练数据。
📋 规范性要求
任务定义
🔴 必须
必须支持 2,000+ 物体和 4,000+ 任务变体
覆盖刚体、铰链、流体等多种物理交互类型
仿真引擎
🔴 必须
必须在 SAPIEN 引擎中运行
支持 GPU 并行渲染加速数据采集，可同时运行多个环境实例
观测格式
🔴 必须
必须提供 RGB-D 图像、分割掩码和 proprioceptive state
多视角相机配置，分割掩码支持实例级/语义级分割
动作空间
🔴 必须
动作必须包含末端执行器位姿和夹爪控制
支持绝对位姿和增量位姿两种模式
数据采集
🟡 建议
建议使用 GPU 并行生成加速数据采集
SAPIEN 的 GPU 渲染能力可实现 ~36,000 FPS 的 RGB-D 图像生成
训练协议
🟢 可选
可选使用程序化任务生成管线创建新任务
通过组合物体、场景和任务逻辑，自动生成训练数据
发布组织
北京大学
标准类型
评测基准
开放程度
● 完全开源
许可证
开源
适用场景
仿真
数据模态
RGB、Depth、Proprioception、Action