bullet3

开源实时物理模拟引擎支持VR游戏和机器人应用

Bullet Physics SDK 物理引擎碰撞检测多物理模拟 PyBullet Github 开源项目

Bullet Physics SDK是开源的C++物理引擎，提供实时碰撞检测和多物理模拟功能。适用于虚拟现实、游戏、视觉效果、机器人和机器学习等领域。支持Python绑定（PyBullet）和OpenCL GPGPU加速。具有高性能和跨平台特性，是物理模拟的有力工具。

libgdx - 多平台Java游戏框架支持2D和3D开发

GithubJavalibGDX开源开源项目游戏开发框架跨平台

libGDX是基于OpenGL(ES)的跨平台Java游戏开发框架，支持多种操作系统和移动平台。它为快速原型设计和迭代开发提供成熟环境，不限制开发风格。该开源框架功能丰富，拥有大型第三方生态系统，提供多种开发工具和库。

The-Forge - 跨平台渲染框架简化游戏引擎开发

GPU优化GithubThe Forge图形引擎开源项目游戏开发跨平台渲染框架

The Forge是一个跨平台渲染框架,支持Windows、Android、iOS、macOS等平台。它提供描述符管理、多线程资源加载、着色器反射等核心图形功能,可用于构建次世代游戏引擎。框架还包含Lua脚本、动画、数学库等模块,使开发者能快速搭建游戏引擎。最新版本引入了大规模粒子系统和可见性缓冲优化等特性,持续提升性能。

aframe - 跨平台虚拟和增强现实Web开发框架

3D框架A-FrameGithubWebXR开源项目虚拟现实

A-Frame是一个开源Web框架，用于创建跨平台虚拟现实和增强现实体验。它采用HTML声明式语法，支持实体组件架构，注重性能优化，并提供内置3D检查器。开发者无需深入的3D或WebXR知识即可创建沉浸式应用。该框架适用于多种VR/AR设备，拥有活跃社区和丰富组件生态，是WebVR/AR项目开发的有力工具。

four - 精简 3D 图形渲染库支持 WebGL 和 WebGPU

3D渲染GithubWebGLWebGPUthree.js图形编程开源项目

Four 是一个精简的 3D 图形渲染库，提供简洁 API 支持 WebGL 和 WebGPU。包含核心 3D 对象、几何体、材质和渲染功能，注重性能和易用性。适用于快速构建各类 3D 图形应用，从基础场景到复杂可视化项目。

anything_about_game - 全面的游戏开发资源库和工具集合

GithubUnity开源项目游戏开发游戏引擎计算机图形学资源分享

anything_about_game 是一个综合性游戏开发资源库，涵盖图形渲染、动画、物理引擎和游戏AI等多个领域。该项目汇集了丰富的工具、框架和学习材料，有助于开发者掌握前沿游戏技术。项目内容适合不同水平的开发人员，为提升游戏开发能力提供了宝贵资源。

Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱

3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目

Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱，支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft，并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化，以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。

EyeTrackVR - 为VRChat设计的开源VR眼动追踪平台

EyeTrackVRGithubIR发射器VR眼动追踪开源项目硬件设计

EyeTrackVR是一个专为VRChat开发的开源VR眼动追踪平台。该项目通过OSC和UDP协议运作，兼容多种VR头显。EyeTrackVR提供完整硬件解决方案，包括3D打印支架和红外发射器PCB设计。项目注重用户安全，特别关注红外发射器的使用。虽然仍在开发阶段，但已提供详细文档和社区支持。EyeTrackVR为VR爱好者提供了一个经济实惠且创新的眼动追踪方案。

phaser - 开源且高性能的HTML5游戏框架

CanvasGithubHTML5游戏框架JavaScriptPhaserWebGL开源项目游戏开发

Phaser是一个开源的HTML5游戏框架,支持WebGL和Canvas渲染,适用于桌面和移动网页浏览器。它允许使用JavaScript或TypeScript开发游戏,并可通过第三方工具编译为移动应用。Phaser具有活跃的社区支持和持续的维护更新,提供开发友好的API和快速的技术支持,是GitHub上广受欢迎的游戏开发框架之一。

ViZDoom - AI视觉强化学习平台，支持多平台与多语言

APIGithubViZDoom开源项目强化学习深度学习视觉学习

ViZDoom平台基于ZDoom引擎，可通过视觉信息训练AI玩Doom游戏，适用于视觉学习和深度强化学习研究。支持Linux、macOS和Windows平台，提供Python和C++ API以及Gymnasium/OpenAI Gym环境封装。该平台具备自定义场景创建、同步和异步多玩家模式、可调分辨率和渲染参数，还支持3D视觉和音频缓冲区访问。

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。

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