mani-skill/maniskill は、ロボットが物体を扱う操作タスクをシミュレーションし学習させるオープンソースフレームワークである。GPU 並列シミュレーションとベンチマークを備えており、最新リリースは v3.0.1 だ。ただしこのバージョンについては変更点が示されておらず、何が追加されたかは確認できない。
基盤エンジンは SAPIEN である。GPU 上で視覚データを並列に収集してシミュレーションし、異なるシーンと物体を組み合わせた並列環境シミュレーションと、タスクを直接定義するタスク構成 API を提供する。README はこのリポジトリを操作タスクに焦点を当てたロボットシミュレーション・学習フレームワークと説明している。複数ロボットとタスクの例、実際の環境をシミュレーションへ移した real2sim 環境、シミュレーション戦略を実ロボットに適用する sim2real の例、複数ロボットの学習ベースラインも含まれる。Python で書かれ、ライセンスは Apache-2.0 である。2022 年 8 月 2 日に作成されたリポジトリで、スターは 3436 個だ。
ただし比較資料は限定的である。他シミュレーターに対する速度や性能の数値は示されていない。評価スコアではモメンタムのみ 3.3（10 点満点）と低く、创新性・技術・品質の項目は空である。そのため現時点でシミュレーターの優劣を判断するのは難しい。操作学習環境を自分で組む価値はあるものの、性能上の優位を根拠に選ぶ段階には至っていないリポジトリである。