著者は、水中ロボットの操作ポリシー学習のためのオープンソースベンチマークであるWasserManを紹介します。これには、バルブを回すことや物体の回収など、Isaac Simでの10のタスクが含まれており、水の力、潮流、カメラ効果もシミュレートされます。

  • ベンチマークは6つのタスクでACT、Diffusion Policy、chunked BCを評価し、SmolVLAを3つのタスクで評価します。
  • コードはGitHubで利用可能で、Linux、Python 3.12、NVIDIA GPU、Isaac Sim 6.1のセットアップ手順が含まれています。
  • タスクのデモにはスクリプト付きのエキスパートが含まれており、学習されたポリシーの結果は別途報告されています。

このリソースは、現実的な水中条件でロボットの学習アルゴリズムをテストするための標準化された環境を提供します。