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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。

humanplus - 先进AI系统实现人形机器人影随和模仿人类
GithubHumanPlus人形机器人姿态估计开源项目强化学习模仿学习
HumanPlus是一个开源AI项目,致力于提升人形机器人的影随和模仿能力。项目包含两个主要组件:用于模拟环境强化学习的Humanoid Shadowing Transformer (HST)和用于现实世界模仿学习的Humanoid Imitation Transformer (HIT)。此外,HumanPlus还提供全身姿态估计和相关硬件的代码库,为研究人员和开发者提供完整的技术平台,推动人形机器人与人类互动技术的发展。
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架,专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例,展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点,采用单服务器多客户端架构,可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现
CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目
该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法,曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本,适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤,以及相关的代码库和资源链接,适合研究人员和开发者使用。
barkour_robot - Google DeepMind四足机器人开源项目
Barkour RobotDeepMindGithub四足机器人开源项目机器人组装机器人设计
Barkour是Google DeepMind开发的灵活四足机器人系列。该开源项目提供完整设计资源,包括CAD模型、电路设计、组装指南、固件和底层代码。项目还包含仿真环境和机械设计文件,有助于研究人员复制或改进这一先进平台。Barkour机器人具备多样化运动能力,适用于广泛的研究领域。提供固定头部和带可动头部(抓取器)两个版本,包括MuJoCo仿真模型、电子设计文件和定制电机驱动器。详细组装指南和支持EtherCAT通信的嵌入式软件也已开源。Barkour展示了跳跃、平衡和物体操作等高级运动能力。
MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型
GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目
MotionLLM是一个人类行为理解框架,通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略,结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据,以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具,用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能,为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。
VirtualMotionCapture - VR动作捕捉应用实现3D模型实时控制
GithubVRM模型VR游戏VirtualMotionCapture动作捕捉开源项目虚拟摄像机
VirtualMotionCapture是一款VR动作捕捉应用,可在VR游戏中实时控制3D模型。支持3-10点全身追踪,无需额外设备即可展示动态姿势。兼容VRM模型文件,可与VR游戏同时运行。支持多种追踪配置,包括HMD、手柄和多个追踪器。提供设备分配、相机控制和快捷键设置功能,适用于多种VR设备。
habitat-sim - 高性能3D模拟器,支持多种数据集和物理引擎
3D模拟器CAD模型GithubHabitat-Sim开源项目机器人物理仿真
Habitat-Sim是一款高性能3D模拟器,支持室内外3D扫描和CAD模型,并具备物理引擎。它配置了可调传感器和URDF机器人描述,专注于高效模拟。单线程渲染速度可达数千FPS,多线程渲染速度超过10000 FPS。通常与Habitat-Lab结合使用,适用于导航、指令执行和问答等智能体任务的端到端实验。
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。
AgentGym - 多环境下的广泛能力AI智能体进化平台
AgentGymGithub人工智能基准套件开源项目自我进化方法高质量轨迹集
AgentGym是一个框架,通过多种交互环境和统一任务格式,协助科研人员评估和开发具备广泛能力的语言模型智能体。平台支持实时反馈和并发操作,包含14种环境,如网页导航、文字游戏和家务任务。核心组成包括高质量的轨迹集AgentTraj和基准测试套件AgentEval,并提出了智能体自我进化方法AgentEvol。实验结果显示,进化后的智能体可与当前最先进的模型媲美。
panda-gym - 机器人学习环境集,基于PyBullet和gymnasium
GithubPyBulletgymnasiumpanda-gym开源项目强化学习机器人环境
panda-gym是基于PyBullet物理引擎和gymnasium的机器人环境集,提供抓取、推动、滑动等多种任务环境。项目支持随机动作采样和人机交互渲染,并提供预训练模型和基准测试结果。panda-gym安装简便,适用于机器人学习研究。
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