机器人模型
AUV、ROV 与水下车辆资产，含推进器与本体模型
运行时 Newton + Warp
场景 AUV / ROV 任务
证据 带清单的演示资产
挑战
现场测试仍然是瓶颈
水下机器人,仍然在地球上最昂贵的测试环境中学习:真实海洋。
现场窗口 稀缺
硬件风险 真实
复盘能力 有限
虚拟海洋
仿真状态是水下机器人迭代的枢纽
智能体执行动作、状态在海洋物理中演化、传感器只返回部分观测。OceanScale 持有状态：水动力学、海洋场、机器人接口与评估，使渲染与策略共用同一海洋契约。
动作与设置
控制与任务
策略动作、对接、定点保持、航点跟踪与重跑
海洋条件
改变状态演化的洋流、能见度、地形与扰动
仿真状态 海洋状态运行时
物理阶梯
Newton + Warp 上的 Fossen 六自由度、网格流体、SPH、MPM 与稀疏体存储
海洋场
同一状态中的海流场、浑浊度、地形与传感器退化
状态契约
位姿、速度、海洋上下文与溯源，供传感器与策略共享
批量环境
单 GPU 上的向量化环境，用于策略搜索
观测与证据
传感器观测
由状态投影的相机、声呐、DVL、IMU 与压力流
场景重跑
已配置的海况、任务与随机种子
验证指标
成功率、位置误差、姿态误差与鲁棒性摘要
证据
已验证的媒体、清单与可重现场景
公开视频使用站点中已经检查过的水下机器人视频、海报和清单。页面只展示已有证据,不做未经验证的实海迁移承诺。
工作流
围绕昂贵的水下机器人迭代环节构建
首版站点突出最需要可复现、场景变化与证据记录的工作流。
自主对接
在洋流、浑浊度与定位误差下验证接近与末端行为。
定点保持
在扰动下度量位置、姿态与作业稳定性。
航点巡检
重放管线、海底结构与贴地形航行场景。
近距保持
在设备类几何附近评估姿态控制。
观测受限导航
用低能见度与部分观测压力测试导航策略。
配置化重跑
重跑仿真条件、任务设置与随机种子,进入下一轮评估。