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

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。

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介绍相关项目

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。

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。

UAV_Obstacle_Avoiding_DRL - 深度强化学习驱动的无人机自主避障算法研究

GithubUAV多智能体强化学习开源项目深度强化学习路径规划障碍物避障

本项目研究了深度强化学习在UAV自主避障中的应用，涵盖静态和动态环境。研究结合多智能体强化学习、人工势场法和扰动流场算法等创新技术，并与A*、RRT等传统路径规划方法进行对比。项目实现了MADDPG、TD3、PPO等多种算法，提供MATLAB和Python代码。仿真实验表明，深度强化学习方法在无人机障碍物避免任务中展现出优越性能，为自主导航技术发展提供了新思路。

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。

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。

dogfight-sandbox-hg2 - 基于Python的空中战斗沙盒模拟器助力战斗机控制研究

Dogfight 2GithubHARFANG 3DVR模式开源项目空战沙盒网络模式

该项目是一个基于Python和HARFANG 3D框架的空中战斗沙盒模拟器。它具备VR支持、地形渲染、自动驾驶系统和网络模式等功能。除了用于学习目的，该平台还应用于无人战斗机的强化学习研究。支持多种输入设备，并提供录制回放功能，为空战模拟和AI研究提供了实验环境。

bullet3 - 开源实时物理模拟引擎支持VR游戏和机器人应用

Bullet Physics SDKGithubPyBullet多物理模拟开源项目物理引擎碰撞检测

Bullet Physics SDK是开源的C++物理引擎，提供实时碰撞检测和多物理模拟功能。适用于虚拟现实、游戏、视觉效果、机器人和机器学习等领域。支持Python绑定（PyBullet）和OpenCL GPGPU加速。具有高性能和跨平台特性，是物理模拟的有力工具。

gym-unrealcv - 视觉强化学习真实虚拟环境

GithubOpenAI GymUnrealCV开源项目机器人视觉虚拟环境视觉强化学习

Gym-UnrealCV是一个结合虚幻引擎和OpenAI Gym的开源项目,为视觉强化学习提供真实虚拟环境。支持主动物体跟踪、物体搜索和机器人臂控制等多种机器人视觉任务。项目设计简单易用,无需深入了解底层技术即可运行强化学习算法。提供预定义环境、随机代理示例和多种学习算法实现,并支持环境自定义,满足不同研究需求。

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。

robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境

GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习

robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境，模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置，支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法，为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。

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