ManiSkill

mani-skill 在 GitHub 开源的仿真器，主要语言 Python。 Manipulation Skill Framework, an open source GPU parallelized robotics simulator and benchmark

SDKmani-skillManiSkill

开发工具档案怎么用、适配哪些机型、哪些环境验证过

mani-skill 在 GitHub 开源的仿真器，主要语言 Python。 Manipulation Skill Framework, an open source GPU parallelized robotics simulator and benchmark

仿真器python更新于 2 个月前

概述

这个开发工具的核心职责、所属技术栈与硬件生态定位。

ManiSkill是GitHub开源的机器人操作技能仿真器，属于面向通用机器人操作任务的仿真与基准测试工具，主开发语言为Python。其核心搭载GPU并行化仿真引擎，内置标准化操作任务基准集，支持操作技能算法的高效训练、评测与复现。

该工具适配机器人操作算法的仿真训练、基准评测、大模型具身推理验证三层技术栈，不绑定特定实体机器人机型。开发者可通过Python API直接调用内置任务与仿真环境，快速接入强化学习、模仿学习及VLA算法管线，开展操作技能相关研发工作。

工具分类、开发语言、GitHub 社区活跃度与环境要求。

源码克隆、构建方式、已验证系统环境与版本更新记录。

git clone https://github.com/mani-skill/ManiSkill.git
cd ManiSkill
# 安装 Python 依赖与开发包
pip install -e .

版本 / 分支	验证环境	接入说明
main / 最新稳定分支	Ubuntu 22.04 LTS / Windows 11 / Python 3.8~3.11 / CUDA 11.7+	通过 pip install mani-skill2 安装，核心入口为mani_skill.make，可直接加载内置操作任务创建仿真环境。

支持接入该 SDK、ROS 驱动或仿真资产的机器人本体。

尚未收录适配机型。

同一厂商开源的配套仓库或同技术栈开发工具。

本页事实对应的公开页面，以原文为准。