ManiSkill性能测试报告

测试环境

• 硬件配置：[CPU型号]，[GPU型号]，[内存大小]
• 软件版本：ManiSkill [版本]，SAPIEN [版本]，CUDA [版本]

测试参数

• 任务环境：[环境ID]
• 并行环境数：[数量]
• 观测模式：[state/rgbd/rgb/depth]
• 渲染参数：分辨率[WxH]，摄像头数量[数量]
• 仿真参数：仿真频率[Hz]，控制频率[Hz]

性能指标

• 平均FPS：[数值]
• 平均PSPS：[数值]
• 平均单步耗时：[数值]ms
• GPU内存占用：[数值]MB
• CPU内存占用：[数值]MB

测试结果分析

• [性能瓶颈分析]
• [优化建议]
• [与基线对比]

测试日志

[关键日志信息]

### 3.4 高级应用示例：多机器人协作任务

ManiSkill支持复杂的多机器人协作场景，以下是双机械臂协作堆叠任务的配置示例：

```python
from mani_skill.envs import TwoRobotStackCubeEnv
from mani_skill.utils.wrappers import GymnasiumWrapper
import gymnasium as gym

# 创建多机器人环境
env = TwoRobotStackCubeEnv(
    obs_mode="rgbd",
    control_mode="pd_ee_delta_pose",
    sim_freq=1000,
    control_freq=100,
    render_mode="rgb_array",
    # 多摄像头配置
    camera_cfgs={
        "workspace": {
            "width": 256,
            "height": 256,
            "position": [0.5, 0, 1.2],
            "look_at": [0.5, 0, 0],
        },
        "robot1_view": {
            "width": 128,
            "height": 128,
            "position": [-0.3, 0.5, 0.8],
            "look_at": [0.5, 0, 0],
        },
        "robot2_view": {
            "width": 128,
            "height": 128,
            "position": [1.3, 0.5, 0.8],
            "look_at": [0.5, 0, 0],
        }
    }
)

# 包装为Gymnasium环境
env = GymnasiumWrapper(env)

# 环境初始化
obs, info = env.reset()

# 运行仿真
for _ in range(1000):
    # 这里应替换为实际控制算法
    action = {
        "robot0": env.action_space["robot0"].sample(),
        "robot1": env.action_space["robot1"].sample()
    }
    obs, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
    if terminated or truncated:
        obs, info = env.reset()

env.close()