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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
lerobot - 实用机器学习库助力实际机器人开发
GithubLeRobot开源项目强化学习机器人模拟环境预训练模型
LeRobot是一个基于PyTorch的机器人应用开发库,提供模型、数据集和工具。它侧重模仿学习和强化学习,包含预训练模型、人类示范数据集和仿真环境,降低机器人技术门槛。该库支持ALOHA、PushT和XArm等多种环境和策略,未来将扩展实际机器人支持。LeRobot旨在促进数据集和预训练模型的共享,推动机器人技术发展。
ns3-gym - 将强化学习引入网络仿真研究的创新框架
GithubOpenAI Gymns-3ns3-gym开源项目强化学习网络模拟
ns3-gym是一个整合OpenAI Gym和ns-3的开源框架，旨在促进强化学习在网络研究中的应用。该项目提供了自定义仿真环境的能力，包含认知无线电和RL-TCP等实例。通过详细的文档和示例，ns3-gym为研究人员提供了探索机器学习在网络优化领域潜力的平台。项目提供了完整的安装指南和API文档，便于研究者快速上手。ns3-gym的灵活架构支持各种网络场景的模拟，为网络协议和通信技术的创新研究开辟了新途径。
Practical_RL - 强化学习开源课程：实用技巧与实践
GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习
Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程，提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持，涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用，包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程，使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。
robosuite - 基于MuJoCo的机器人学习仿真框架
GithubMuJoCorobosuite基准测试开源项目机器人学习模拟框架
robosuite是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架，提供标准化基准环境和模块化设计。框架包含多种机器人模型、抓手模型、控制器模式和标准化任务，支持程序化生成新环境、多模态传感和逼真渲染。robosuite为机器人智能研究提供了可靠、灵活的仿真平台，降低了前沿研究的门槛。
PufferLib - 复杂游戏环境强化学习的简化工具
GithubPufferLibPyTorch开源项目强化学习环境包装
PufferLib是一个包装层工具，旨在简化复杂游戏环境中的强化学习开发。它支持原生PyTorch网络和简短的环境绑定，自动处理大部分复杂操作。该工具提供优化的LSTM支持、性能指标、本地仪表板、异步环境采样和检查点等功能，为强化学习研究提供全面解决方案。
BotLab - 游戏AI机器人测试与评估模拟环境
AI工具AI游戏BotLab性能评估机器人模拟游戏测试
BotLab作为游戏AI机器人测试平台，模拟多样化游戏环境。用户可在各种挑战场景中观察机器人行为，无需代码分析即可评估性能。平台提供快速、安全的方法测试机器人可靠性、性能和安全性，促进游戏AI技术的理解与优化。
DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案
GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习
项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch，构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境，实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。
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。
Miniworld - 轻量级3D室内环境模拟器 强化学习与机器人研究利器
3D环境模拟GithubMiniworldPython开源项目强化学习
Miniworld作为轻量级3D室内环境模拟器，为强化学习和机器人研究提供了简单而灵活的平台。它模拟了基本的室内场景，支持高性能多进程运行，资源需求低。虽然图形和物理模拟较为基础，但其易用性和可扩展性使其成为VizDoom或DMLab的有力替代。Miniworld还支持域随机化和深度图生成，适合各类研究需求。
langroid - 创新的多智能体编程框架，加速LLM应用开发和部署过程
GithubLLM应用开发LangroidOpenAIPython多代理框架开源项目
Langroid是一款由来自CMU和UW-Madison的前研究人员开发的Python框架，旨在实现直观、轻便和高度可扩展的LLM应用开发。借助该框架，开发者可以搭建智能体，加载组件，执行任务并通过消息交换进行协作，有效简化了开发流程。多家公司已在生产环境中采用Langroid，验证了其易用性和灵活性。
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