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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

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。

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。
dm_control - 提供物理仿真和强化学习环境的全面工具
GithubGoogle DeepMindMuJoCodm_control开源项目深度强化学习物理仿真
Google DeepMind的dm_control软件包使用MuJoCo物理引擎,提供物理仿真和强化学习环境的全面工具。核心组件包括Python绑定库、强化学习环境、交互式查看器,以及创建复杂控制任务的附加库。用户可通过pip命令安装,并支持多种OpenGL渲染后端。dm_control为研究人员和开发者提供丰富功能和灵活配置,助力连续控制任务的开发与实验。
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。
Gymnasium-Robotics - 基于Gymnasium和MuJoCo的强化学习机器人环境库
GithubGymnasiumMuJoCoPython开源项目强化学习机器人环境
Gymnasium-Robotics是一个强化学习机器人环境库,基于Gymnasium API和MuJoCo物理引擎开发。它提供多种机器人环境,包括Fetch机械臂、Shadow灵巧手等,并支持多目标API。该项目还集成了D4RL环境,如迷宫导航和Adroit机械臂。Gymnasium-Robotics为研究人员提供丰富的机器人操作任务,有助于开发和测试强化学习算法。
robohive - 多功能机器人学习环境集合 提供丰富模拟任务
GithubMuJoCoOpenAI-GymRoboHive开源项目机器人操作机器人环境
RoboHive是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习环境集合,包含手部操作、机械臂控制、肌肉骨骼模拟等多个任务套件。支持OpenAI Gym接口,兼容主流强化学习框架。环境丰富多样,安装使用简便,适合各类机器人学习研究。
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。
robopianist - 机器人钢琴演奏的深度强化学习平台
GithubMuJoCoRoboPianist开源项目机器人钢琴演奏深度强化学习高维控制
RoboPianist是一个高维控制基准测试套件,通过模拟人类双手弹奏钢琴来评估机器人的精确控制和协调能力。该项目基于MuJoCo物理引擎,提供了软件工具和任务设置,支持MIDI文件处理和声音合成,为人工智能和机器人研究提供了探索复杂动作控制和接触动力学的平台。
OmniControl - 先进的人体动作生成与精确控制技术
GithubOmniControl人体动作生成关节控制开源项目机器学习计算机视觉
OmniControl是一个基于扩散模型的人体动作生成项目,实现了对任意关节在任意时间的精确控制。通过空间引导和真实性引导,该项目能生成高质量、自然的动作序列。OmniControl提供预训练模型、训练代码和评估工具,支持HumanML3D等数据集,为动作生成研究和应用领域提供了灵活有力的解决方案。
bullet3 - 开源实时物理模拟引擎 支持VR游戏和机器人应用
Bullet Physics SDKGithubPyBullet多物理模拟开源项目物理引擎碰撞检测
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。
rl-mpc-locomotion - 强化学习与模型预测控制结合的四足机器人运动框架
GithubIsaac GymRL MPC Locomotion四足机器人开源项目强化学习模型预测控制
这个项目为四足机器人运动任务开发了一个快速仿真和强化学习训练框架。它采用分层控制结构,结合高层策略网络和低层模型预测控制器。其MPC控制器基于Cheetah Software改写,便于移植到主流仿真平台。项目利用NVIDIA Isaac Gym进行并行训练,使用Unitree Robotics的Aliengo模型,并实现了从仿真到实物的迁移。该框架适用于多种四足机器人类型和步态,为相关研究提供了有力支持。
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