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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。

robohive - 多功能机器人学习环境集合提供丰富模拟任务

GithubMuJoCoOpenAI-GymRoboHive开源项目机器人操作机器人环境

RoboHive是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习环境集合,包含手部操作、机械臂控制、肌肉骨骼模拟等多个任务套件。支持OpenAI Gym接口,兼容主流强化学习框架。环境丰富多样,安装使用简便,适合各类机器人学习研究。

dm_control - 提供物理仿真和强化学习环境的全面工具

GithubGoogle DeepMindMuJoCodm_control开源项目深度强化学习物理仿真

Google DeepMind的dm_control软件包使用MuJoCo物理引擎，提供物理仿真和强化学习环境的全面工具。核心组件包括Python绑定库、强化学习环境、交互式查看器，以及创建复杂控制任务的附加库。用户可通过pip命令安装，并支持多种OpenGL渲染后端。dm_control为研究人员和开发者提供丰富功能和灵活配置，助力连续控制任务的开发与实验。

gym-unrealcv - 视觉强化学习真实虚拟环境

GithubOpenAI GymUnrealCV开源项目机器人视觉虚拟环境视觉强化学习

Gym-UnrealCV是一个结合虚幻引擎和OpenAI Gym的开源项目,为视觉强化学习提供真实虚拟环境。支持主动物体跟踪、物体搜索和机器人臂控制等多种机器人视觉任务。项目设计简单易用,无需深入了解底层技术即可运行强化学习算法。提供预定义环境、随机代理示例和多种学习算法实现,并支持环境自定义,满足不同研究需求。

GoBigger - 基于Agar规则的多智能体决策模拟环境

GithubGoBigger合作竞争多智能体开源项目强化学习游戏环境

GoBigger是一个基于Agar游戏规则的多智能体决策模拟环境。该环境支持多队伍、多智能体的合作竞争策略研究，具有可扩展性、复杂的观察空间和丰富的动作空间。GoBigger模拟了团队合作和小范围内的激烈竞争，为游戏AI开发和多智能体系统研究提供了实验平台。

OpenCat - 基于 Arduino 和 Raspberry Pi 的开源四足机器人制作框架

GithubOpenCatPetoi四足开源项目机器人编程

OpenCat是由Petoi开发的基于Arduino和树莓派的开源四足机器人框架，旨在推动四足机器人研究、教育和工程发展。用户可以通过该项目创建灵活的编程步态和运动，并通过块状编码、C/C++/Python等编程语言将模拟应用于现实。OpenCat已广泛应用于机器人和AI项目，如自主移动、目标检测、视觉SLAM和模仿学习等，并支持各种传感器和AI芯片的扩展。

gym-ignition - 增强机器人环境创建的可复现性框架

GithubScenarIOgym-ignition开源项目强化学习机器人学环境仿真

此项目提供了一个基于ScenarIO的框架，用于创建可复现的机器人环境，适用于强化学习研究。通过提供Task和Runtime抽象层，开发者能更专注于决策逻辑的开发，而无需担心底层代码的实现。框架还包含简化领域随机化实现的randomizers，并支持固定和浮动基机器人。项目主要目标是简化和优化环境开发，同时包括一些示例环境供参考。详情及安装教程请访问官方网页。

webots - 跨平台机器人模拟开发环境，支持安装与源码编译

CyberboticsGithubWebots开源软件开源项目机器人模拟器机器人编程

Webots是一款开源机器人模拟软件，提供用于建模、编程和模拟机器人、车辆及机械系统的完整开发环境。支持Linux、Windows和macOS平台安装，并可从源代码编译。Webots由EPFL于1996年设计，Cyberbotics自1998年起持续开发，并于2018年开源，适用于工业和学术研究，提供丰富的应用案例和竞赛活动。

safety-gymnasium - 安全强化学习的可扩展定制化环境库

GithubMuJoCoSafety-Gymnasium可定制基准环境安全强化学习开源项目

Safety-Gymnasium为安全强化学习提供了可扩展的定制化环境。该库包含兼容约束信息的标准API和多种安全增强学习任务,如安全导航和速度控制。研究人员可通过其代码框架和环境设计探索新见解,促进SafeRL算法的基准测试和环境标准化。

robotgo - Golang跨平台桌面自动化库提供鼠标键盘屏幕控制和事件监听

GithubRobotgo屏幕操作开源项目自动化跨平台键鼠控制

Robotgo是一个用Golang编写的跨平台桌面自动化库，支持Mac、Windows和Linux系统。它提供鼠标和键盘控制、屏幕读取、进程和窗口处理、图像和位图操作以及全局事件监听等功能。该库兼容arm64和x86-amd64架构，为开发者提供了便捷的跨平台自动化解决方案，可用于简化桌面应用程序的开发和测试。

octo - 基于transformer的通用机器人控制策略

AI模型GithubOcto开源项目微调机器人政策预训练模型

Octo是一个基于transformer的扩散策略模型，通过80万条多样化机器人轨迹数据训练而成。该模型支持多个RGB相机输入，可控制各种机器人手臂，并接受语言命令或目标图像指令。其模块化注意力结构使其能高效迁移至新的传感器输入、动作空间和形态。项目提供预训练模型、微调脚本和评估示例，便于研究人员进行深入开发和应用。

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