zjunlp/OceanGym

OceanGym 是一个高保真度的水下环境，用于模拟真实海洋场景。它为自主代理提供了一系列具有挑战性的任务，包括各种感知分析和决策导航。该平台通过支持多模态感知并提供连续控制动作空间来促进这些评估。OceanGym is a high-fidelity embodied underwater environment that simulates a realistic ocean setting with diverse scenes. It establishes a robust benchmark for evaluating autonomous agents through a series of challenging tasks, encompassing various perception analyses and decision-making navigation. The platform facilitates these evaluations by supporting multi-modal perception and providing action spaces for continuous control.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

OceanGym是一个基于Unreal Engine 5.3构建的高保真水下具身环境，其设计灵感部分源自HoloOcean项目。该数据集通过模拟真实海洋场景，构建了涵盖多种感知分析与决策导航的挑战性任务基准。环境支持多模态感知与连续控制动作空间，并提供了预打包的OceanGym_large.zip文件，用户可通过Python库安装与场景配置快速部署。决策任务依托UE5引擎驱动，感知任务则基于预采集的图像与声纳数据，形成了一套完整的水下智能体评估框架。

特点

OceanGym数据集的核心特点在于其高仿真度的水下场景与多样化的任务设计。它集成了八种决策任务，涵盖从目标搜索到复杂导航的多种场景，并采用基于距离的评分体系进行量化评估。感知任务则细分为多视角与上下文感知两类，并引入高/低光照条件及声纳辅助模态，支持零样本与少样本学习场景。这种多维度、多模态的设计使得OceanGym能够全面评估具身智能体在复杂水下环境中的感知与决策能力。

使用方法

使用OceanGym时，用户需首先通过pip安装依赖并下载环境包。对于决策任务，需在Windows环境下运行UE5引擎并执行任务脚本，支持键盘控制与LLM模式切换，结果自动保存于日志目录。感知任务则在Linux环境下通过命令行执行，用户需配置模型参数（如API密钥与模型路径），并指定实验类型（如多视角或上下文感知）、光照条件及声纳模态。数据集提供了完整的评估脚本，便于用户复现论文中的实验结果。

背景与挑战

背景概述

海洋环境感知与自主作业是水下机器人领域长期关注的核心难题，受限于水下光照衰减、声学噪声干扰及复杂地形遮挡，传统方法在感知鲁棒性与决策泛化性上始终难以突破。在此背景下，浙江大学ZJUNLP团队于2025年10月正式发布了OceanGym数据集与基准环境，旨在为水下具身智能体提供高保真的仿真测试平台。该数据集基于Unreal Engine 5.3构建，模拟了包含沉船、管道、油桶等多类目标物的真实海洋场景，并设计了涵盖多模态感知与连续控制决策的两大类任务。作为首个系统融合视觉与声纳信息的水下具身基准，OceanGym填补了该领域标准化评测的空白，为多模态大模型在水下环境中的感知与导航能力评估提供了关键支撑。

当前挑战

OceanGym所面对的挑战主要体现在两个层面。在领域问题层面，水下环境的光照剧烈变化、水体散射与声纳图像的低分辨率特性，使得多模态感知任务面临严重的域偏移与信息缺失；同时，连续控制空间下的长程导航决策要求智能体在动态场景中实时融合视觉与声纳线索，这对现有大模型的时序推理与空间记忆能力构成了严峻考验。在数据集构建过程中，团队需在UE5引擎中精确复现水下光学与声学物理特性，并手动标注八类目标物的三维坐标，同时设计涵盖高低光照、有无声纳示例等多种实验配置，以确保评测的全面性与可重复性。此外，决策任务中评分规则对距离精度的严格划分，也进一步提升了基准的挑战难度。

常用场景

经典使用场景

在水下机器人领域，环境感知与自主决策能力的评估一直是制约技术发展的核心瓶颈。OceanGym作为一个基于虚幻引擎5.3构建的高保真水下具身智能体基准环境，通过模拟真实海洋场景中的多样化地形与光照条件，为研究者提供了一个标准化的实验平台。该数据集最经典的使用场景在于评估多模态大语言模型驱动的自主智能体在水下环境中的感知与导航能力，具体涵盖多视角视觉感知任务、基于上下文的目标识别任务，以及融合声纳图像的多模态感知任务。研究者可以通过配置不同的光照强度（高照度与低照度）和辅助传感器（声纳图像的有无及示例数量），系统性地测试模型在水下复杂环境中的鲁棒性与泛化能力。

衍生相关工作

OceanGym的发布催生了一系列具有影响力的衍生研究工作。在其核心框架基础上，研究者们进一步探索了水下环境中大语言模型的少样本学习能力，通过引入声纳图像示例的零样本与少样本配置，推动了多模态提示工程在水下感知任务中的发展。同时，基于该环境中的决策任务设置，衍生出了关于水下智能体长时记忆与经验迁移的研究方向，例如通过记录智能体在多次任务中的记忆文件，分析其在跨场景迁移任务中的表现。此外，该数据集与HoloOcean环境的兼容性，使得后续工作能够便捷地扩展新的水下场景与传感器配置，从而持续丰富水下具身智能的研究生态。

数据集最近研究

最新研究方向

OceanGym作为面向水下具身智能体的高保真基准环境，正引领着多模态感知与自主决策的前沿探索。该数据集基于Unreal Engine 5.3构建，通过模拟真实海洋场景中的多样化任务，如复杂光照条件下的目标识别与连续控制导航，为评估大语言模型驱动的水下机器人行为提供了关键平台。其核心价值在于融合视觉与声纳等多模态信息，支持零样本与小样本学习范式，推动水下自主系统在深海勘探、海底管线维护等热点领域的适应性突破。OceanGym的发布不仅填补了水下智能体标准化评估的空白，更为具身智能在极端环境下的泛化能力研究树立了新的标杆。