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

poke-env - 构建宝可梦对战AI的Python框架

AI代理GithubPythonpoke-env宝可梦对战开源项目

poke-env是一个开源Python框架，用于开发宝可梦对战AI。它提供简单易用的接口，支持创建基于规则和强化学习的对战代理。开发者可在Pokemon Showdown平台上训练和测试AI。该项目兼容Python 3.8+，包含详细文档和示例，适合AI研究者和宝可梦爱好者探索自动化对战。

rsl_rl - 面向GPU的高效强化学习框架

GPU运行GithubPPO算法RSL RL开源项目强化学习

rsl_rl是一个专为GPU运行优化的强化学习框架，目前实现了PPO算法，未来将支持更多算法。框架提供详细的安装指南，集成多种日志工具，并采用严格的代码质量管理。它在Legged-Gym和Orbit等机器人仿真环境中得到应用，为强化学习研究和开发提供了高效工具。

HighwayEnv - 多场景自动驾驶模拟与决策训练环境

Githubhighway-env决策系统开源项目强化学习环境仿真自动驾驶

HighwayEnv是一个自动驾驶和决策任务模拟环境集。它包含高速公路、环岛、停车场和十字路口等多种场景，模拟真实驾驶情况。支持DQN、DDPG和MCTS等多种强化学习算法，便于研究人员开发和测试自动驾驶策略。该项目具有良好的可用性和扩展性，适用于自动驾驶研究和教学。

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。

PythonRobotics - 集成多种机器人算法的Python开源项目

GithubPythonRoboticsSLAM定位导航开源项目机器人算法路径规划

PythonRobotics汇集了多种机器人算法的Python实现,包括定位、导航、SLAM和路径规划等领域的经典算法。项目代码易于理解,实用性强,依赖性低,适合学习和实践机器人算法。它提供了丰富的文档和动画演示,可作为开发机器人应用的参考资源。

ViZDoom - AI视觉强化学习平台，支持多平台与多语言

APIGithubViZDoom开源项目强化学习深度学习视觉学习

ViZDoom平台基于ZDoom引擎，可通过视觉信息训练AI玩Doom游戏，适用于视觉学习和深度强化学习研究。支持Linux、macOS和Windows平台，提供Python和C++ API以及Gymnasium/OpenAI Gym环境封装。该平台具备自定义场景创建、同步和异步多玩家模式、可调分辨率和渲染参数，还支持3D视觉和音频缓冲区访问。

GeneticAlgorithmPython - Python库，用于构建和优化遗传算法

GithubPyGADPython开源库开源项目机器学习优化遗传算法

PyGAD是一个开源的Python库，用于构建遗传算法并优化机器学习模型。支持单目标和多目标优化，以及Keras和PyTorch框架。PyGAD提供多种交叉、变异和选择方式，并允许自定义适应度函数。库正在积极开发，并提供详细文档和示例帮助用户快速上手。

RoboticsAcademy - 学习机器人技术与人工智能的开放平台

GithubRoboticsAcademy人工智能开源平台开源项目机器人学计算机视觉

RoboticsAcademy是一个开源平台，提供实践机器人技术、人工智能和计算机视觉的练习。最新文档涵盖了安装指南、现有练习和示范视频，完全基于ROS，包含Gazebo和Rviz等工具。开发者可以通过GitHub Pages和Jekyll主题进行贡献。

SerpentAI - 强大的游戏代理框架，提供机器学习与AI研究的工具

GithubPythonSerpent.AI开源开源项目机器学习游戏代理框架热门

Serpent.AI是一个简单而强大的游戏代理框架，专为开发者打造，以协助他们利用Python开发视频游戏代理。该框架旨在为机器学习和人工智能研究提供有价值的工具，同时也适合爱好者使用。框架支持少依赖、易于使用，并提供图形用户界面。Serpent.AI支持Linux和Windows系统，采用开源MIT许可证，并探索为非技术用户提供Steam分发。

tianshou - 基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架

GithubPyTorchTianshou开源项目强化学习深度学习算法库

Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。

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