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基于Android的强化学习平台

AndroidEnv强化学习Android系统触摸屏界面环境模拟Github开源项目

AndroidEnv是一个将Android设备转化为强化学习环境的Python库。该平台支持在Android系统上定义自定义任务，涵盖所有Android应用。智能体通过模拟触摸屏操作与设备交互，库则处理这些操作并返回像素观察和奖励信号。AndroidEnv适用于多种研究场景，如页面滚动、邮件发送或游戏得分等任务，为强化学习研究提供了丰富的实验环境。

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介绍相关项目
robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境
GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习
robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境，模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置，支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法，为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。
docker-android - 优化 React Native Android 开发的 Docker 镜像
AndroidDockerGithubReact Native容器化开源项目持续集成
docker-android 项目提供了专为 React Native Android 开发优化的 Docker 镜像。该镜像简化了环境配置过程，提升了开发效率，并支持持续集成。这个项目起源于 React Native 社区的一项提案，目标是实现开发环境的标准化。开发者可以在 Docker Hub 上获取官方镜像，便于集成到现有工作流程中。这个项目为开发高质量的 React Native Android 应用提供了有力支持。
Minigrid - 离散网格世界强化学习环境库 支持多样化任务和语言指令
BabyAIGithubGymnasiumMinigrid开源项目强化学习网格世界环境
Minigrid是一个用于强化学习研究的离散网格世界环境库。它采用Gymnasium标准API，具有轻量、快速和易定制的特点。该库包含原始Minigrid和BabyAI两类环境，提供多种目标导向和分层任务，如物品操作、门禁管理和迷宫导航等。BabyAI环境还集成了基于语言的任务指令生成功能，有助于语言学习研究。Minigrid支持通过编程调整环境复杂度，便于实施课程学习和难度优化。
Airtest - 跨平台UI自动化框架，游戏与App全方位测试解决方案
AirtestAppGithub开源项目游戏热门自动化测试跨平台
Airtest提供了一个跨平台的UI自动化框架，专为游戏和App设计，支持一次编写，多平台运行。该框架利用图像识别技术进行UI元素定位，无需代码注入，简化测试过程。借助AirtestIDE和Poco工具，开发者可以轻松创建和运行测试用例，进一步提高测试的效率和覆盖范围。该项目支持广泛的平台，包括Android、iOS和Windows应用。
docker-android-sdk - 基于Docker的Android SDK开发环境
Android SDKDockerGithub容器化开发环境开源项目持续集成
docker-android-sdk是一个开源项目，提供预装Android SDK的Docker镜像。支持Ubuntu和Alpine两种Linux发行版，以及standalone和lazydl两种模式。该项目优化CI/CD环境中的Android应用构建过程，适用于CircleCI和Bitbucket Pipelines等平台。最新更新包括迁移至GitHub Actions构建流程和升级JDK版本，进一步提升了开发效率。
Mobile-SDK-Android - DJI Mobile SDK Android版 - 无人机应用开发工具包
AndroidDJI Mobile SDKGithub大疆SDK应用开发开源项目无人机控制
DJI Mobile SDK Android版是一个用于开发无人机应用的综合工具包。它支持飞行控制、相机和云台操作，让开发者能创建定制化应用。SDK提供多个示例项目和教程，包括应用激活、航点规划等功能，并集成UX SDK组件以简化开发过程。适用于DJI多款无人机产品，如Mavic 3企业版、M30系列和M300 RTK。
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。
HandyRL - 高效实用的分布式强化学习框架
GithubHandyRLPyTorch分布式训练开源项目强化学习离线策略修正
HandyRL是一个基于Python和PyTorch的分布式强化学习框架，已在Kaggle竞赛中取得优异成绩。它采用离线策略修正的策略梯度算法和学习者-工作者架构，支持自定义环境和大规模训练。HandyRL的高并行能力和实用性使其在竞争性游戏AI开发中表现出色，能够快速训练出强大的AI模型。
arena - 多样化强化学习环境平台，支持多种游戏和学习模式
AI训练DIAMBRA ArenaGithub对抗学习开源项目强化学习游戏环境
DIAMBRA Arena是一个开源的强化学习环境平台，集成了多款经典街机格斗游戏。它提供符合OpenAI Gym/Gymnasium标准的Python接口，支持单人和双人模式，适用于多种强化学习研究场景。该平台兼容主流操作系统，安装简便，并配有详细文档和示例。用户注册后可免费使用，还能参与在线竞赛。
Awesome-Android-Open-Source-Projects - Android开源项目汇总 开发者学习与贡献指南
AndroidGitHubGithubKotlin开源项目移动应用开发
Awesome-Android-Open-Source-Projects收录了多个领域的优质Android开源项目,包括Android TV、通信、电子书阅读器、娱乐和金融等。该项目展示了现代Android开发的最佳实践和工具,涵盖各种架构模式、库和实用工具,为开发者提供丰富的学习资源。无论是新手还是经验丰富的开发者,都可以在此找到参与开源贡献的机会。
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