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

covise - 开源可视化与仿真环境，支持VR和道路编辑

COVISEGithubOpenCOVER可视化系统开源项目源代码虚拟环境

COVISE是一个开源的模块化分布式可视化系统，用于虚拟环境中的科学数据可视化。它包含VR渲染器OpenCOVER和道路编辑器OddLOT，支持多平台。COVISE提供多种安装方式，包括预编译二进制文件和源代码构建。项目采用LGPL v2.1许可。

toon3d - 创新的卡通场景3D重建技术

3D重建GithubToon3D卡通场景多视图立体视觉开源项目结构光法

Toon3D是一个开源项目，致力于将非几何一致性场景（如卡通）重建为3D模型。该项目利用少量2D卡通图像，通过自定义的SfM（Structure from Motion）流程实现3D重建。Toon3D提供了完整的数据处理、标注和重建工具链，使研究人员和开发者能够轻松探索和应用这一创新技术。项目的成果为计算机视觉、动画制作和游戏开发等领域开辟了新的研究方向。

3d-bat - 全面高效的3D全景数据标注工具箱

3D BATGithub多模态数据开源项目标注工具自动驾驶计算机视觉

3D-BAT是一个开源的3D边界框标注工具箱，专门用于全景多模态数据流的处理。该工具支持AI辅助标注、批量编辑和插值模式等功能，实现了3D到2D的标签转换和自动跟踪。作为基于Web的应用，3D-BAT支持在线访问和跨平台使用，并提供了高度的可定制性。这个工具箱为自动驾驶和计算机视觉等领域的研究提供了一个实用的数据标注解决方案。

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。

GDevelop - 无代码创建多平台游戏的开源开发工具

GDevelopGithub开源开源项目无代码游戏开发跨平台

GDevelop是一款功能完善的开源游戏开发软件，无需编程即可创建2D、3D和多人游戏。通过直观的事件系统和可重用行为，开发者能快速构建游戏逻辑，适用于移动设备、桌面和网页平台。该工具适合不同经验水平的开发者，提供丰富功能和简便操作，提高游戏制作效率。

libsurvive - 开源6自由度追踪系统支持Lighthouse和Vive设备

6 dof跟踪GithubSteamVRlibsurvivelighthouse开源开源项目

libsurvive是一个跨平台的开源6自由度追踪库，支持Lighthouse和Vive系统。它可在各种设备上运行，兼容SteamVR 1.0和2.0设备以及市面上的商用追踪对象。libsurvive专注于追踪功能，提供多种工具、可视化界面和API，便于开发者集成。该库不独立运行头显，但可与其他开源VR项目配合使用，实现完整的虚拟现实体验。

or-tools - Google开源的组合优化软件套件

GithubOR-Tools优化工具开源项目约束编程线性规划组合优化

OR-Tools是Google开发的开源组合优化软件套件，提供约束规划、线性规划、整数规划等多种高效求解器和算法。支持Python、C#和Java等编程语言，具有高性能和可移植性。适用于求解装箱、路径规划、资源分配等复杂优化问题，在物流配送、生产调度和网络优化等领域有广泛应用。

pagmo2 - 高性能并行优化算法库支持多目标优化和大规模部署

C++库Githubpagmo优化算法多目标优化并行计算开源项目

pagmo2是一个C++并行优化库，为大规模优化问题提供统一接口。它支持多种算法和多目标优化，可在并行环境中高效部署。该库具有高性能和可扩展性，适用于解决复杂优化问题。pagmo2提供完整文档，拥有活跃社区，是科学计算和优化领域的重要开源项目。

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。

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。

相关项目

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