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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

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。

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。
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。
walk-these-ways - 四足机器人Go1自主行走控制器训练与部署工具包
GithubGo1Isaac GymUnitree开源项目强化学习机器人控制
这是一个开源工具包,用于训练和部署四足机器人Go1的自主行走控制器。工具包基于Isaac Gym模拟器进行强化学习训练,支持多样性行为(MoB)方法以提高控制器泛化能力,并提供将训练策略部署到实体机器人的功能。包含完整的训练、评估和部署流程,以及详细的使用指南。
umi-on-legs - 四足机器人操作技能的全身控制框架
GithubUMI on Legs全身控制器四足机器人开源项目机器人操作视觉运动策略
UMI on Legs项目为四足机器人与机械臂结合提供了可扩展的操作技能框架。该框架整合真实人类示范和模拟训练的全身控制器,实现视觉运动策略在四足机器人上的应用。项目涵盖全身控制器模拟训练、实际部署、iPhone里程计应用、UMI真实环境类和ARX5 SDK等组件,为机器人操作研究提供综合解决方案。
rex-gym - 开源四足机器人的强化学习与实时模拟训练
GithubOpenAI GymRex四足机器人开源项目强化学习控制策略
rex-gym是一个开源项目,致力于通过强化学习和OpenAI Gym环境训练3D打印四足机器人,实现模拟训练到真实执行的无缝迁移。支持命令行操作、多种训练模式和地形模拟,旨在测试并提升控制策略的适应性。rex-gym不仅适用于教育和研发领域,其丰富的仿真环境和控制策略在实际应用中也已展示出显著的适应性和效果。
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。
robosuite - 基于MuJoCo的机器人学习仿真框架
GithubMuJoCorobosuite基准测试开源项目机器人学习模拟框架
robosuite是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架,提供标准化基准环境和模块化设计。框架包含多种机器人模型、抓手模型、控制器模式和标准化任务,支持程序化生成新环境、多模态传感和逼真渲染。robosuite为机器人智能研究提供了可靠、灵活的仿真平台,降低了前沿研究的门槛。
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。
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。
tdmpc2 - 跨领域连续控制的可扩展世界模型
GithubTD-MPC2多任务学习开源项目强化学习模型训练连续控制
TD-MPC2是一种可扩展的基于模型的强化学习算法,在104个连续控制任务中展现出色性能。该算法使用317M参数的单一模型可执行80个跨领域任务。项目提供300多个模型检查点和多任务数据集,支持状态和像素输入,为模型强化学习研究提供重要资源。
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