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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。

Mojoc - 开源跨平台C语言游戏引擎,简洁高效,多平台支持
C语言GithubMojocOpenGLES3开源项目游戏引擎跨平台
Mojoc是一个开源的跨平台C语言游戏引擎,使用OpenGLES3,当前支持IOS和Android。其核心理念是简化复杂概念,使其更为简洁高效。无需第三方库,仅依赖标准C库,并采用独特的面向对象C编程模型。Mojoc适合学习和理解C语言编程,提供组件化架构、状态机和消息驱动机制。未来将支持Vulkan、Metal和D3D等图形模块,并计划推出游戏编辑器和自定义脚本语言。
JoltPhysics - 多核友好的高性能物理引擎
GithubJoltPhysics多线程开源项目游戏开发物理引擎碰撞检测
JoltPhysics是一个开源的多核物理引擎,专注于刚体物理和碰撞检测。它支持多种形状模拟、约束系统、角色控制和车辆模拟,具有高性能、确定性和并发特性。该引擎适用于游戏和VR应用开发,兼容多个平台如Windows、Linux和Android。JoltPhysics已在《地平线:西部禁域》等游戏中得到应用,为物理模拟提供了有力支持。
sofa - 面向医疗和机器人的开源物理仿真框架
GithubSOFA医学仿真开源框架开源项目有限元法物理仿真
SOFA是基于有限元方法的开源物理仿真框架,主要应用于医疗和机器人领域。它提供灵活的平台用于算法开发和测试,支持创建复杂仿真模型、组合算法、参数调整和动态模拟。SOFA不仅是独立软件,还可作为库集成到其他项目中,并通过插件系统扩展功能。该框架广泛应用于手术模拟、器官建模、机器人控制等领域,为研究人员和开发者提供了强大的工具。其模块化设计和高性能计算能力使其成为物理仿真领域的重要开源项目。
LearningHumanoidWalking - 强化学习驱动的人形机器人双足行走算法
GithubMuJoCoPyTorch人形机器人双足行走开源项目强化学习
LearningHumanoidWalking开源项目探索了基于强化学习的人形机器人双足行走控制。该项目利用PPO算法训练机器人在预设足迹上行走,实现了包括上下楼梯和弯道行走在内的复杂任务。项目提供了完整的代码实现,涵盖环境设置、奖励函数和网络结构等,为相关研究提供了可复现的实验基础。通过MuJoCo物理引擎仿真,该算法在多种复杂地形中展现了良好性能。
safety-gymnasium - 安全强化学习的可扩展定制化环境库
GithubMuJoCoSafety-Gymnasium可定制基准环境安全强化学习开源项目
Safety-Gymnasium为安全强化学习提供了可扩展的定制化环境。该库包含兼容约束信息的标准API和多种安全增强学习任务,如安全导航和速度控制。研究人员可通过其代码框架和环境设计探索新见解,促进SafeRL算法的基准测试和环境标准化。
humanoid-gym - 人形机器人强化学习框架实现零样本仿真到现实转移
GithubHumanoid-Gymlocomotion人形机器人仿真到现实开源项目强化学习
Humanoid-Gym是一个基于Nvidia Isaac Gym的强化学习框架,专门用于训练人形机器人的运动技能。该框架实现了从仿真到现实环境的零样本转移,并整合了Isaac Gym到Mujoco的仿真转换功能,用于验证训练策略的鲁棒性和泛化能力。项目在RobotEra的XBot-S和XBot-L真实机器人上成功实现了零样本仿真到现实转移,并提供了详细的训练指南、配置说明和执行脚本,便于训练和优化人形机器人的运动技能。
MotionGPT - 构建多任务的人体动作与语言统一模型
GithubMotionGPT人体动作人机交互多模态数据开源项目模型训练
MotionGPT是一种整合人体动作和语言的统一模型,专注于两种模态间的语义耦合学习。在诸多人体动作任务中表现优异,包括文本驱动动作生成、动作标题生成及动作预测。该模型结合预训练与指令性微调,能高效处理多种动作相关任务,是动作语言模型的新代表。此外,其零拍技术使其能识别新词汇并生成相应动作,突显处理复杂场景的能力。
MO-Gymnasium - 标准化多目标强化学习环境和算法开发平台
GithubMO-GymnasiumPython库多目标强化学习开源项目环境API算法开发
MO-Gymnasium是一个开源Python库,为多目标强化学习(MORL)算法提供标准化开发和比较平台。它基于Gymnasium API,提供返回向量化奖励的环境集合,包括MORL文献中的环境和经典环境的多目标版本。该库支持简单的环境创建和交互,并提供LinearReward包装器实现奖励函数标量化。MO-Gymnasium采用严格的版本控制,保证实验可重复性,是MORL研究和基准测试的理想工具。
safe-control-gym - 安全控制与强化学习的物理仿真平台
Githubsafe-control-gym仿真环境安全约束开源项目强化学习机器人控制
'safe-control-gym'是一个开源的基于物理的仿真平台,为学习控制和强化学习研究提供CartPole和Quadrotor环境。该平台支持符号化先验动力学,实现多种扰动和约束条件,集成了多种控制器和安全过滤器。研究人员可利用此平台测试控制方法的鲁棒性和泛化能力,探索安全学习和控制领域的创新。
MotionCtrl - 视频生成中的动作控制统一解决方案
AIGithubMotionCtrl动作控制开源项目腾讯视频生成
MotionCtrl是一个统一的视频生成动作控制系统,可独立调节生成视频中的相机和物体运动。该项目兼容SVD、VideoCrafter和AnimateDiff等多个视频生成模型,并提供训练代码、推理脚本和在线演示。通过MotionCtrl,研究人员和内容创作者能够更精确地控制生成视频的动作效果,从而提高视频生成的质量和灵活性。
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