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四足机器人Go1自主行走控制器训练与部署工具包

Go1 机器人控制强化学习 Isaac Gym Unitree Github 开源项目

这是一个开源工具包,用于训练和部署四足机器人Go1的自主行走控制器。工具包基于Isaac Gym模拟器进行强化学习训练,支持多样性行为(MoB)方法以提高控制器泛化能力,并提供将训练策略部署到实体机器人的功能。包含完整的训练、评估和部署流程,以及详细的使用指南。

robosuite - 基于MuJoCo的机器人学习仿真框架

GithubMuJoCorobosuite基准测试开源项目机器人学习模拟框架

robosuite是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架，提供标准化基准环境和模块化设计。框架包含多种机器人模型、抓手模型、控制器模式和标准化任务，支持程序化生成新环境、多模态传感和逼真渲染。robosuite为机器人智能研究提供了可靠、灵活的仿真平台，降低了前沿研究的门槛。

Auto-GPT-Forge - 综合工具包助力开发智能AI代理

AI代理开发Auto-GPTGithub基准测试开源项目模板系统用户界面

Auto-GPT-Forge是一个开源的AI代理开发工具集。它提供了基准测试框架、代理模板和前端界面，支持开发者进行性能测试、快速原型开发和用户交互设计。该项目旨在简化AI代理的创建过程，使开发者能够更专注于核心功能的实现。Auto-GPT-Forge为AI创新提供了实用的开发环境，有助于推动智能代理技术的进步。

ok-robot - 家庭环境中实现自主导航与操作的模块化框架

GithubOK-Robot室内导航开源框架开源项目机器人操作物体抓取

OK-Robot是一个零样本模块化框架，集成了先进的导航和操作模型，用于执行家庭环境中的取放任务。该项目在10个真实家庭中测试了170多个物体，成功率达58.5%。通过整合AnyGrasp抓取和VoxelMap开放词汇导航等技术，OK-Robot为家庭服务机器人研究提供了开放平台。

safe-control-gym - 安全控制与强化学习的物理仿真平台

Githubsafe-control-gym仿真环境安全约束开源项目强化学习机器人控制

'safe-control-gym'是一个开源的基于物理的仿真平台，为学习控制和强化学习研究提供CartPole和Quadrotor环境。该平台支持符号化先验动力学，实现多种扰动和约束条件，集成了多种控制器和安全过滤器。研究人员可利用此平台测试控制方法的鲁棒性和泛化能力，探索安全学习和控制领域的创新。

DexterousHands - 双臂灵巧操作强化学习框架

Bi-DexHandsGithubIsaac Gym双手操作开源项目强化学习机器人控制

Bi-DexHands是基于Isaac Gym的双手灵巧操作任务集和强化学习算法框架。它提供高效模拟环境,支持多种强化学习方法,包含丰富双手操作任务。单GPU可达40,000+FPS,为研究手部灵巧性和双手协调提供工具。

gymfc - 专注于姿态控制的飞行控制调优框架

GithubGymFC开源项目控制系统调优深度强化学习神经网络飞行控制

GymFC是一款专注于姿态控制的飞行控制调优框架，可以合成性能超越传统PID控制器的神经飞行控制器，也可以调优传统控制器。它是Neuroflight固件开发控制器的主要方法，支持多种飞行器。项目依赖Ubuntu和Gazebo模拟器，支持传感器数据订阅和控制信号发布。用户需要提供飞行控制器、调优器、环境接口和数字孪生来实现个性化调优。框架灵活，适合各种飞行控制系统开发，旨在扩展飞行控制研究领域。

AgentGym - 多环境下的广泛能力AI智能体进化平台

AgentGymGithub人工智能基准套件开源项目自我进化方法高质量轨迹集

AgentGym是一个框架，通过多种交互环境和统一任务格式，协助科研人员评估和开发具备广泛能力的语言模型智能体。平台支持实时反馈和并发操作，包含14种环境，如网页导航、文字游戏和家务任务。核心组成包括高质量的轨迹集AgentTraj和基准测试套件AgentEval，并提出了智能体自我进化方法AgentEvol。实验结果显示，进化后的智能体可与当前最先进的模型媲美。

GRID-playground - 通用机器人智能开发平台

AirGenGRIDGithub大语言模型开源项目机器人智能模拟

GRID 是由 Scaled Foundations 构建的平台，旨在通过基础模型和模拟来实现机器人智能的快速原型开发。其核心为 Foundation Mosaic，融合了感知、状态估计、安全和控制的多种基础模型。大语言模型的编排和推理层支持自然交互和复杂机器人任务的解决。GRID 使用 AirGen，一个先进的空中机器人模拟器，用于数据生成和评估。模块化设计使深度机器学习组件和现有基础模型在多种机器人问题中得到应用。

myosuite - 面向生物力学控制的肌肉骨骼仿真环境集合

GithubMuJoCoMyoSuite开源项目机器学习生物力学控制肌肉骨骼环境

MyoSuite是一个开源的肌肉骨骼仿真环境集合，基于MuJoCo物理引擎构建，并通过OpenAI gym API封装。该项目提供了多样化的仿真任务，涵盖手臂、手部和下肢等，为研究人员提供了应用机器学习解决生物力学控制问题的平台。MyoSuite支持Python 3.8及以上版本，安装便捷，并配有详细的教程和文档。这一工具集为生物力学和机器人学研究领域提供了有力支持。

ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库

GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习

ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码，便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具，ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。

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