MarineGym: A High-Performance Reinforcement Learning Platform for Underwater Robotics

📄 arXiv: 2503.09203v1 📥 PDF

作者: Shuguang Chu, Zebin Huang, Yutong Li, Mingwei Lin, Ignacio Carlucho, Yvan R. Petillot, Canjun Yang

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-03-12

💡 一句话要点

MarineGym：用于水下机器人的高性能强化学习平台

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 水下机器人 强化学习 仿真平台 GPU加速 Sim2Real

📋 核心要点

  1. 现有水下仿真环境在强化学习兼容性、训练效率和标准化基准测试方面存在局限性，阻碍了水下机器人强化学习研究的进展。
  2. MarineGym通过集成GPU加速的流体动力学插件，并提供多种UUV模型和预定义任务，构建了一个高性能的强化学习平台。
  3. 实验结果表明，MarineGym提高了训练效率，并支持在各种扰动下实现鲁棒的策略适应，促进了Sim2Real迁移。

📝 摘要（中文）

本文提出了MarineGym，一个专为水下机器人设计的高性能强化学习（RL）平台。该平台旨在解决现有水下仿真环境在RL兼容性、训练效率和标准化基准测试方面的局限性。MarineGym集成了基于Isaac Sim的GPU加速流体动力学插件，在单个NVIDIA RTX 3060 GPU上实现了每秒250,000帧的rollout速度。它还提供了五种无人水下航行器（UUV）模型、多种推进系统以及一套涵盖核心水下控制挑战的预定义任务。此外，DR工具包允许在训练期间灵活调整仿真和任务参数，以提高Sim2Real迁移能力。基准实验表明，MarineGym提高了训练效率，并支持在各种扰动下实现鲁棒的策略适应。我们期望该平台能够推动水下机器人强化学习研究的进一步发展。更多关于MarineGym及其应用的信息，请访问我们的项目页面：https://marine-gym.com/。

🔬 方法详解

问题定义：现有水下机器人强化学习研究面临的主要问题是仿真环境的效率低下和真实性不足。现有的水下仿真环境通常计算成本高昂，难以支持大规模的强化学习训练。此外，仿真环境与真实环境之间的差异（Sim2Real gap）使得在仿真环境中训练的策略难以直接应用于真实水下机器人。

核心思路：MarineGym的核心思路是构建一个高性能、高保真度的水下仿真环境，并提供丰富的工具和资源，以支持水下机器人强化学习算法的开发和评估。通过GPU加速的流体动力学仿真，提高训练效率；通过DR工具包，减小Sim2Real gap。

技术框架：MarineGym平台基于NVIDIA Isaac Sim构建，主要包含以下几个模块：1) GPU加速的流体动力学插件，用于高效地模拟水下环境；2) 多种UUV模型和推进系统，提供多样化的硬件配置；3) 一套预定义的任务，涵盖核心水下控制挑战；4) DR工具包，用于调整仿真和任务参数，提高Sim2Real迁移能力。

关键创新：MarineGym的关键创新在于其GPU加速的流体动力学插件，该插件能够显著提高仿真速度，从而加速强化学习训练过程。此外，DR工具包的引入，使得研究人员能够更加灵活地调整仿真环境，从而提高策略在真实环境中的泛化能力。与现有方法相比，MarineGym在训练效率和Sim2Real迁移方面具有显著优势。

关键设计：GPU加速的流体动力学插件采用CUDA编程，充分利用GPU的并行计算能力。DR工具包允许用户调整包括水流速度、水下能见度、传感器噪声等在内的多种仿真参数。平台提供了一系列预定义的奖励函数和终止条件，以方便用户进行任务设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MarineGym平台在单个NVIDIA RTX 3060 GPU上实现了每秒250,000帧的rollout速度，显著提高了训练效率。基准实验表明，MarineGym在多种水下控制任务中优于现有的仿真平台。通过DR工具包，MarineGym能够有效地提高策略在真实环境中的鲁棒性和泛化能力，减小Sim2Real gap。

🎯 应用场景

MarineGym平台可广泛应用于水下机器人控制、水下目标检测、水下环境勘探等领域。该平台能够加速水下机器人强化学习算法的开发和验证，降低研发成本，并促进水下机器人在海洋资源开发、水下基础设施维护、水下救援等领域的应用。未来，该平台有望成为水下机器人研究的重要工具。

📄 摘要（原文）

This work presents the MarineGym, a high-performance reinforcement learning (RL) platform specifically designed for underwater robotics. It aims to address the limitations of existing underwater simulation environments in terms of RL compatibility, training efficiency, and standardized benchmarking. MarineGym integrates a proposed GPU-accelerated hydrodynamic plugin based on Isaac Sim, achieving a rollout speed of 250,000 frames per second on a single NVIDIA RTX 3060 GPU. It also provides five models of unmanned underwater vehicles (UUVs), multiple propulsion systems, and a set of predefined tasks covering core underwater control challenges. Additionally, the DR toolkit allows flexible adjustments of simulation and task parameters during training to improve Sim2Real transfer. Further benchmark experiments demonstrate that MarineGym improves training efficiency over existing platforms and supports robust policy adaptation under various perturbations. We expect this platform could drive further advancements in RL research for underwater robotics. For more details about MarineGym and its applications, please visit our project page: https://marine-gym.com/.