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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。

ml-agents - 用于游戏和模拟环境的开源智能代理训练工具

AIGithubUnity ML-Agents Toolkit开源项目强化学习模拟环境游戏开发

Unity ML-Agents Toolkit是一个开源项目，利用游戏和模拟环境训练智能代理。集成了基于PyTorch的先进算法，用户可以轻松训练2D、3D和VR/AR游戏中的智能代理。支持强化学习、模仿学习和神经进化等方法，适用于NPC行为控制、自动化测试和游戏设计评估。该工具包为游戏开发者和AI研究人员提供了一个共享平台，助力在Unity丰富环境中测试AI进展，并惠及广泛的研究和开发社区。

humanplus - 先进AI系统实现人形机器人影随和模仿人类

GithubHumanPlus人形机器人姿态估计开源项目强化学习模仿学习

HumanPlus是一个开源AI项目，致力于提升人形机器人的影随和模仿能力。项目包含两个主要组件：用于模拟环境强化学习的Humanoid Shadowing Transformer (HST)和用于现实世界模仿学习的Humanoid Imitation Transformer (HIT)。此外，HumanPlus还提供全身姿态估计和相关硬件的代码库，为研究人员和开发者提供完整的技术平台，推动人形机器人与人类互动技术的发展。

goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目

3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉

Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。

resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库

AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人

IvLabs发起的开源项目，汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料，同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选，致力于构建全面的知识体系。项目保持更新，接受高质量内容的贡献。

guilyx - 机器人专家的全栈技术探索从路径规划到无人机集群

GitHubGithub开源项目机器人工程师编程语言软件开发

guilyx是一位专注于机器人技术的软件工程师，在路径规划、轨迹跟踪和行为规划等领域积累了丰富经验。目前在阿布扎比进行无人机集群研究，同时探索Web3和区块链技术。其GitHub展示了多样化的项目经历，体现了在机器人和嵌入式系统领域的专业素养和持续学习精神。

agency - 探索大语言模型的快速、高效Go语言库，符合Go语言的习惯

AgencyGithubGoOpenAIautonomous agentsgenerative AI开源项目

Agency库提供了一个纯Go语言开发的平台，使开发者能够清晰高效地探索大语言模型和其他生成式AI技术，不需依赖Python或JavaScript，保持代码简洁和架构清晰。库支持通过简单的接口实现和组织自定义操作，配备拦截器实现过程的逐步观察，并支持任何兼容OpenAI的API。支持高度自定义和复杂数据分析的特性，弥补Go在生成式AI中的应用空白。

deep-neuroevolution - 深度神经网络进化算法的分布式实现

Deep NeuroevolutionGenetic AlgorithmsGithubMujocoOpenAI开源项目强化学习

本项目提供分布式深度神经网络训练的多种实现，包括深度遗传算法(DeepGA)和进化策略(ES)，用于强化学习。基于并改进了OpenAI的代码，支持本地和AWS运行。项目还包括NeuroEvolution的视觉检测工具VINE和GPU优化加速。用户可通过Docker容器快速启动实验，并使用Mujoco进行高级实验。

kitops - 基于开放标准的AI/ML项目包装与版本管理系统

AI/ML项目GithubJozu HubKitOpsModelKit包装与版本控制开源项目

KitOps是一个基于开放标准的包装与版本管理系统，旨在简化AI/ML项目的管理和部署。通过标准化的ModelKits，可以包装模型、数据集、配置和代码，确保跨工具兼容。KitOps支持本地和云环境，保证项目在开发到生产全程中的一致性和安全性。功能包括自动化操作、LLM微调、RAG流水线、防篡改和签名验证，适用于各种AI、ML和LLM项目，使部署和回滚更加简单安全。

gym-sokoban - 推箱子游戏的深度强化学习挑战

AI游戏DeepMindGithubgym-sokoban开源项目强化学习推箱子

该项目实现了经典视频游戏推箱子，旨在为深度强化学习算法提供训练环境。游戏中的房间生成是随机的，有助于避免神经网络过拟合预定义场景。玩家需要将所有箱子推到目标位置，不可逆的错误增加了游戏的挑战性。项目支持多种渲染模式和尺寸配置，适用于不同研究和训练需求。可通过PIP或从仓库安装，并提供多种游戏变体，如固定目标、多玩家和箱子拉动功能。

diffusion_policy - 扩散模型驱动的机器人控制算法实现复杂任务执行

Diffusion PolicyGithub开源项目强化学习机器人控制模拟环境计算机视觉

Diffusion Policy是一种基于扩散模型的机器人控制算法，旨在高效执行复杂任务。该项目提供实验日志、预训练检查点和完整代码库，支持模拟环境和真实机器人的训练与评估。其代码结构便于添加新任务和方法，同时保持灵活性。研究人员可复现实验结果，并将算法应用于多种机器人控制场景。

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