panda-gym

机器人学习环境集，基于PyBullet和gymnasium

panda-gym 机器人环境 PyBullet gymnasium 强化学习 Github 开源项目

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。

文档

Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库

AI环境GithubGymnasiumPython库开源项目强化学习

Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库，提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型，促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续，Gymnasium现由独立团队维护，提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性，并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。

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。

ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库

GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习

ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码，便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具，ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。

gym-pybullet-drones - 轻量级无人机仿真环境助力强化学习与控制算法研究

GithubPyBullet仿真开源项目强化学习控制无人机

gym-pybullet-drones是基于PyBullet的轻量级无人机仿真环境，用于强化学习和控制算法研究。支持多机协同飞行、PID控制和下洗效应模拟，兼容Gymnasium、Stable-Baselines3等框架。集成SITL仿真和固件，为无人机算法开发和测试提供灵活高效的平台。

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。

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。

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。

Gym-Trading-Env - Gymnasium金融交易环境支持强化学习算法研究

GithubGym Trading EnvPython库交易模拟开源项目强化学习金融数据

Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境，专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台，为交易算法研究提供了简化的工具。

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。

gym-anytrading - 基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境

FOREXGithubOpenAI Gym交易算法开源项目强化学习股票交易

gym-anytrading提供了一系列基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境。它包含TradingEnv、ForexEnv和StocksEnv三个环境，支持外汇和股票市场交易模拟。该项目专注于简单性、灵活性和全面性，可以轻松定制交易动作、仓位和奖励函数等。它还提供了示例代码，展示如何与Stable-Baselines3等库集成使用。项目GitHub链接：https://github.com/AminHP/gym-anytrading

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