GenManip 文档

GenManip Suite 是一个基于 NVIDIA Isaac Sim 构建的综合性机器人仿真平台，旨在推动通用操作（general manipulation）研究的发展。
该套件集成了数据生成、基准测试与基线方法，支持操作策略的开发、扩展与系统化评测。

本手册包含安装指南、使用说明、教程、API 参考，以及所提供的基线方法的详细信息。

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关于 GenManip

从 精心设计的任务场景（hand-crafted scenes） 到 大规模自动生成的仿真数据集，GenManip 提供了从细粒度控制到大规模扩展的完整工作流。
配合便捷的工具链，你可以轻松构建、扩展并分享属于你自己的基准测试与数据集。

我们提出了 GenManip Package 的概念 —— 你可以像安装游戏扩展包一样，一键安装我们持续维护的官方 Benchmark，或加载社区贡献的创意任务。
所有 Benchmark 均基于统一的通信接口，你无需关心底层实现，即可像“黑箱”一样顺畅评测模型性能。
在数据格式上，我们遵循 LeRobot GR00t 的最佳实践，确保你能在任意训练框架中灵活使用生成的数据。

对于希望深入探索和创造的用户，只需简单修改配置文件，即可在数分钟内启动一个自定义的数据生成任务，或快速构建新的评测基准。
Isaac Sim 的直观 GUI 让场景编辑更加友好——你只需专注于任务本身，其余交给 GenManip。

在“教程”章节中，我们提供了从入门到高级的全流程教学，帮助你快速掌握 GenManip。
更多精彩内容也在持续更新中，敬请期待。

如有任何问题或合作意向，欢迎在 Issue 中留言，或直接邮件联系我们：[email protected]。
我们的团队会在第一时间响应。

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核心特性

1. GenManip Package
   使用脚本即可一键安装或发布 Benchmark 相关资产，让基准测试的部署与分享像安装扩展包一样便捷。

2. Benchmark 体系
   支持多种 Benchmark，包括 GenManip Scaling Pick-and-Place 与 GenManip IROS Benchmark。
   统一通信接口使你能够在 GenManip 的工作流中快速切换与评测。

3. 用户友好的文档与配置模板
   提供详细文档与丰富模板，帮助你快速上手。
   环境安装后，七分钟上手 GenManip 绝非虚言。

4. Domain Randomization
   支持多种随机化方法，包括对 Object / Layout / Dome Light / Camera / Texture / Room 的多层级扰动。

5. Cross-Embodiment 支持
   支持多种机器人平台：Franka Emika Panda with Panda Hand, Franka with Robotiq 2F-85, Aloha Split, Lift2 等，开箱即用。

6. 多进程与分布式运行
   支持在多台服务器上同时运行数千个实例，通过共享文件系统同步进度。
   在极限测试中，500 张 4090 48GB GPU 可同时运行 1500 个 Isaac Sim 实例，用于 DataGen 或 Eval。

7. 规则集（Rule Set）系统
   提供可扩展的任务规则语法，支持 top / left / right / front / back / in 等多种空间关系与逻辑组合描述。

8. 高效数据生成管线
   解耦式数据生成架构，结合 cuRobo 运动规划器与 generalized oracle rule，可在从单一到数百 GPU 上并行生成不同机器人形态的海量数据。

9. Meta Object 系统
   通过定义 Meta Object 实现灵活的场景与物体替换，更好地支持任务与数据规模扩展。

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使用案例

SHAILAB IROS Challenge 2025

精心设计的 Benchmark，包含 10 个双臂操作任务，支持数据生成与评测。
更多信息请参阅 SHAILAB IROS Challenge 2025。

大规模数据生成与基准测试

支撑 InternData M1 的大规模数据生成与评测体系，为 InternVLA-M1 模型的训练与测试提供基础。
详见 InternData M1 与 InternVLA-M1。