ManiSkill2

ManiSkill2（ICLR 2023，加州大学圣迭戈分校 Hao Su 实验室，联合清华）是 ManiSkill 系列的 统一 Gym 世代：在 SAPIEN 上有 20 个任务族、2,000+ 物体模型、400 万+ 演示帧。任务族覆盖固定与移动底座、单臂与双臂、刚体与软体。同一接口提供点云、RGB-D 与特权状态观测，以及多种控制器。官方评测报告见过 vs 未见的资产与构型。2022 挑战赛用过云端计分；本页未收录该榜。

本卡片不是 ManiSkill 的改名。那一页跟踪后来的 GPU 并行 maniskill.ai 导入器。导出是 ICLR 2023 / ManiSkill2 协议时用本页。

论文：ManiSkill2: A Unified Benchmark for Generalizable Manipulation Skills。项目：maniskill2.github.io。代码：haosulab/ManiSkill2（Apache-2.0）。后续树在 haosulab/ManiSkill。

WorldFoundry 只导入官方结果。你在上游跑 SAPIEN / ManiSkill2，再经 official-validation 归一化 JSON/CSV rollout 摘要。仓内无模拟器，也无官方策略。

评测维度

• 固定 / 移动底座

  类型轴

  固定安装或移动底盘上的任务族。

• 单臂 / 双臂

  类型轴

  单臂与双臂操作任务族。

• 刚体 / 软体

  类型轴

  SAPIEN 中的刚体，以及软体（布 / 类流体）任务族。

• 观测模式

  类型轴

  点云、RGB-D 或特权状态——同一 Gym 接口。

• 见过 / 未见资产

  类型划分

  官方协议同时评测见过与留出的物体资产和构型。

数据组成

• 规模

  ICLR 2023 的 SAPIEN 套件：20 个任务族、2,000+ 物体模型、400 万+ 演示帧。Gym API，多种控制器。与后来的 GPU 并行 maniskill Hub 页分开。

• 来源

  github.com

• 划分

  seen · unseen

• 模态

  vision · action · state

• 许可证

  apache-2.0

• 说明

  WorldFoundry 导入官方 rollout 摘要。SAPIEN 执行与 2022 云评测留在上游。

指标

指标

• success_rate

  方向越高越好

  在声明的任务族与观测模式下的主 episode 成功率。

  主指标Success Rate

• task_success

  方向越高越好

  20 个官方任务族上的逐族成功率。

• episode_success

  方向越高越好

  当导出列出逐条 rollout 时的逐 episode 成功指示。

• reward

  方向越高越好

  若官方导出包含稠密奖励，则为平均 episode 回报。

Leaderboard

论文报告结果（非实时榜；不是 WorldFoundry 跑分）。 论文官方视觉 RL 基线（PickCube），不是多实验室 SOTA 榜。 ManiSkill2: A Unified Benchmark for Generalizable Manipulation Skills (2023).

模型	PickCube 成功率（带示范的视觉 RL）
DAPG / PPO, point cloud	0.94
DAPG / PPO, RGBD	0.91

如何运行

worldfoundry-eval zoo benchmark-run \
  --benchmark-id maniskill2 \
  --mode official-validation \
  --official-results-path <official_results.json> \
  --output-dir tmp/maniskill2/official-validation \
  --json

可选 WORLDFOUNDRY_MANISKILL2_ROOT 指向本地 ManiSkill2 / SAPIEN 根。默认导入路径：WORLDFOUNDRY_MANISKILL2_RESULTS_PATH。清单：worldfoundry/data/benchmarks/tasks/external/maniskill2.yaml。输出：scorecard.json（主键 success_rate）、raw_results.jsonl、evaluation/summary.json。

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