solver2d

高效测试刚体求解器的开源项目

Solver2D 刚体求解器物理引擎开源项目 MIT许可证 Github

Solver2D是一个用于测试刚体求解器的开源项目，专注于刚体动力学和物理模拟。由Erin Catto开发并采用MIT许可证，项目为开发者提供了比较不同算法的平台。通过官方网站可获取详细信息和测试视频，为物理引擎开发和优化提供重要工具。

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介绍相关项目

timefold-solver - 开源优化引擎，简化复杂规划问题

GithubJavaTimefold Solver企业版优化引擎开源项目

Timefold Solver是一个从OptaPlanner演化而来的开源优化引擎，专注于解决复杂的规划问题。它支持Java和Python，适用于调度、路线规划等多种优化场景。社区版提供基础功能，企业版则包含多线程求解、邻近选择等高级特性。Timefold Solver致力于提高企业运营效率，减少资源浪费。

habitat-sim - 高性能3D模拟器，支持多种数据集和物理引擎

3D模拟器CAD模型GithubHabitat-Sim开源项目机器人物理仿真

Habitat-Sim是一款高性能3D模拟器，支持室内外3D扫描和CAD模型，并具备物理引擎。它配置了可调传感器和URDF机器人描述，专注于高效模拟。单线程渲染速度可达数千FPS，多线程渲染速度超过10000 FPS。通常与Habitat-Lab结合使用，适用于导航、指令执行和问答等智能体任务的端到端实验。

Dojo.jl - 可微分物理引擎助力机器人学研究及应用

DojoGithub可微分仿真开源项目机器人学物理引擎

Dojo.jl是一个为机器人学设计的可微分物理引擎，支持多体动力学、碰撞检测和接触动力学等复杂仿真场景。项目提供仿真、学习控制和系统识别的示例，并可与其他Julia包集成，为强化学习和控制系统研究提供工具。虽然开发已暂停，但仍接受社区贡献，持续为机器人学研究与应用领域提供支持。

godot - 开源跨平台2D和3D游戏引擎

2D和3D游戏GithubGodot Engine开源软件开源项目游戏引擎跨平台

Godot Engine是一款开源的2D和3D游戏引擎，提供统一界面和全面工具集。支持一键导出至桌面、移动和网页平台。完全免费，社区驱动，拥有活跃生态系统和丰富学习资源。适合独立开发者和团队使用的游戏开发工具。

mujoco - 多关节动力学与接触仿真引擎支持机器人与生物力学研究

GithubMuJoCo仿真开源项目机器人学深度学习物理引擎

MuJoCo是一个开源的通用物理引擎,专注于多关节动力学和接触仿真。该项目由Google DeepMind维护,为机器人学、生物力学、计算机图形和机器学习等领域提供高性能模拟。MuJoCo提供C语言API、Python绑定和Unity插件,支持OpenGL交互式可视化。研究人员和开发者可利用MuJoCo模拟复杂结构与环境的交互,进行高精度高效率的物理仿真研究。

JoltPhysics.js - 将Jolt Physics移植到Web的高性能物理引擎

GithubJavaScriptJoltPhysics.jsWASM开源项目物理引擎

JoltPhysics.js将高性能的Jolt Physics引擎移植到Web环境。项目提供WASM和asm.js两种版本，支持npm包和CDN引入等多种使用方式。保留了Jolt Physics的核心功能，适用于Web应用中的复杂物理模拟。通过简洁的API，开发者可实现碰撞、约束和软体模拟等逼真物理效果。项目支持内存管理和多线程，为Web物理引擎提供了新的选择。

fcl - 高效灵活的三维碰撞检测和距离计算库

3D几何模型C++FCLGithub开源项目碰撞检测距离计算近距离查询

FCL是一个开源的C++库，专门用于三维几何模型的碰撞检测、距离计算和容差验证。它支持多种基本几何形状和复杂网格模型，提供高效的算法实现连续碰撞检测和接触信息计算。FCL适用于机器人技术、游戏开发和虚拟现实等领域，提供跨平台支持和简洁的API接口，是进行三维空间分析和交互的有力工具。FCL支持广义碰撞检测，能够高效处理大规模场景中的多物体碰撞问题。它采用层次包围盒树结构加速计算，并提供灵活的配置选项，允许用户根据具体需求调整性能和精度的平衡。

cocos-engine - 跨平台2D和3D游戏开发框架

Cocos CreatorGithub图形渲染开源引擎开源项目游戏开发跨平台

Cocos Engine是Cocos Creator的运行时框架，为2D和3D游戏开发提供高性能功能。支持原生平台、Web和小游戏平台，采用现代图形API和可定制渲染管线。引擎结合C++和TypeScript，确保高性能的同时提供易用的API，适合各类游戏项目开发。

lab2d - 高效灵活的2D网格环境创建工具，专为机器学习研究设计

DeepMind Lab2DGithub开源项目强化学习机器学习环境创建网格世界

DeepMind Lab2D是一个专为机器学习研究设计的2D环境创建系统。它通过文本地图和Lua代码定义网格世界，兼具易用性和高性能。系统支持多智能体交互，提供Python dm_env API和C API接口。适用于Linux和macOS平台，可通过pip安装或源码构建。DeepMind Lab2D为研究人员提供了一个灵活高效的2D环境开发工具。

dpm-solver - 扩散概率模型采样解算器

DPM-SolverDPM-Solver++Github开源项目深度学习稳定扩散采样算法

DPM-Solver及其改进版DPM-Solver++是高阶解算器，专为扩散ODE设计，无需额外训练，适用于离散和连续时间的扩散模型。实验表明，DPM-Solver在10到20次函数评估内生成高质量样本。该项目已广泛应用于Stable-Diffusion、DeepFloyd-IF等知名项目，支持多种采样与扩散模型，并集成于Diffusers等流行库。

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