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

stable-baselines3 - 增强型PyTorch强化学习算法，实现可靠性与自定义支持

GithubPyTorchRL算法Stable Baselines3开源项目强化学习稳定基线

实现可靠的PyTorch强化学习算法，方便研究和工业用户复制和优化新思路。支持自定义环境与策略，提供统一接口，适合项目开发和性能对比。涵盖A2C、PPO、DQN等算法，包含迁移指南和在线文档，适用于有强化学习基础的用户。

sample-factory - 高效强化学习框架实现快速训练和卓越性能

GithubPPO算法Sample Factory开源项目强化学习环境集成高吞吐量

Sample Factory是一个高效的强化学习库，专注于同步和异步策略梯度实现。它提供优化的算法架构、灵活的训练模式和多种环境支持，包括多智能体训练和PBT等功能。该库在VizDoom、IsaacGym和DMLab-30等多个领域展现出优秀性能，同时减少训练时间和硬件需求。Sample Factory支持导入其他项目，并允许自定义环境和模型架构。

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。

skrl - 开源模块化强化学习库

GithubJAXPyTorchSKRL开源项目强化学习环境接口

skrl是基于PyTorch和JAX的开源模块化强化学习库。支持OpenAI Gym、Farama Gymnasium等多种环境接口,并兼容NVIDIA Isaac系列环境。该库注重模块化设计、代码可读性和实现透明度,允许同时训练多个智能体,可在单次运行中共享或独立资源。skrl为强化学习研究和开发提供了灵活高效的工具。

simglucose - Python实现的1型糖尿病模拟器助力强化学习研究

GithubOpenAI Gymsimglucose开源项目强化学习糖尿病模拟器血糖控制

simglucose 是一个基于 FDA 批准的 UVa/Padova Simulator 实现的开源 1 型糖尿病模拟器。它包含 30 个虚拟患者模型，兼容 OpenAI Gym 和 rllab API，支持自定义奖励函数和控制器。该项目支持并行计算，能生成多种性能分析图表。研究人员可利用 simglucose 开发和测试糖尿病管理的强化学习算法，为相关研究提供了便利。

gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具

GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目

GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库，旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速，并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法，同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。

babyagi - 基于AI的自主任务管理框架

BabyAGIGithubOpenAI人工智能任务管理向量数据库开源项目

BabyAGI是一个结合OpenAI和向量数据库的任务管理框架。该系统能自动创建、排序和执行任务，基于设定目标和历史结果生成新任务。支持OpenAI和Llama等多种语言模型，适合长期任务管理。BabyAGI以简洁和可扩展性著称，为AI自主代理研究提供了基础平台。

GRID-playground - 通用机器人智能开发平台

AirGenGRIDGithub大语言模型开源项目机器人智能模拟

GRID 是由 Scaled Foundations 构建的平台，旨在通过基础模型和模拟来实现机器人智能的快速原型开发。其核心为 Foundation Mosaic，融合了感知、状态估计、安全和控制的多种基础模型。大语言模型的编排和推理层支持自然交互和复杂机器人任务的解决。GRID 使用 AirGen，一个先进的空中机器人模拟器，用于数据生成和评估。模块化设计使深度机器学习组件和现有基础模型在多种机器人问题中得到应用。

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。

gymfc - 专注于姿态控制的飞行控制调优框架

GithubGymFC开源项目控制系统调优深度强化学习神经网络飞行控制

GymFC是一款专注于姿态控制的飞行控制调优框架，可以合成性能超越传统PID控制器的神经飞行控制器，也可以调优传统控制器。它是Neuroflight固件开发控制器的主要方法，支持多种飞行器。项目依赖Ubuntu和Gazebo模拟器，支持传感器数据订阅和控制信号发布。用户需要提供飞行控制器、调优器、环境接口和数字孪生来实现个性化调优。框架灵活，适合各种飞行控制系统开发，旨在扩展飞行控制研究领域。

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