Los autores presentan WasserMan, un benchmark de código abierto para el aprendizaje de políticas de manipulación robótica submarina. Cuenta con 10 tareas en Isaac Sim, incluyendo girar válvulas y recuperar objetos, mientras simula fuerzas del agua, corrientes y efectos de cámara.

  • El benchmark evalúa ACT, Diffusion Policy y chunked BC en seis tareas, y SmolVLA en tres.
  • El código está disponible en GitHub con instrucciones de configuración para Linux, Python 3.12, GPUs NVIDIA e Isaac Sim 6.1.
  • Las demostraciones de tareas incluyen expertos guiados por guiones, mientras que los resultados de políticas aprendidas se reportan por separado.

Este recurso proporciona un entorno estandarizado para probar algoritmos de aprendizaje robótico en condiciones submarinas realistas.