robohive

多功能机器人学习环境集合提供丰富模拟任务

RoboHive 机器人环境 MuJoCo OpenAI-Gym 机器人操作 Github 开源项目

RoboHive是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习环境集合,包含手部操作、机械臂控制、肌肉骨骼模拟等多个任务套件。支持OpenAI Gym接口,兼容主流强化学习框架。环境丰富多样,安装使用简便,适合各类机器人学习研究。

文档

MO-Gymnasium - 标准化多目标强化学习环境和算法开发平台

GithubMO-GymnasiumPython库多目标强化学习开源项目环境API算法开发

MO-Gymnasium是一个开源Python库，为多目标强化学习(MORL)算法提供标准化开发和比较平台。它基于Gymnasium API，提供返回向量化奖励的环境集合，包括MORL文献中的环境和经典环境的多目标版本。该库支持简单的环境创建和交互，并提供LinearReward包装器实现奖励函数标量化。MO-Gymnasium采用严格的版本控制，保证实验可重复性，是MORL研究和基准测试的理想工具。

beebot - 多功能自主AI助手项目

AI助手BeeBotGithub工具选择开源项目持久化自主任务

BeeBot是一个开源的自主AI助手项目，设计用于执行多样化实际任务。该项目集成了工具选择、持久性和REST API等功能，并支持动态历史记录操作和缓存。尽管当前开发处于暂停状态，BeeBot未来可能随LLM技术进步或特定任务需求而重启。项目注重功能性、灵活性和可靠性，采用工具导向和LLM专业化方法，致力于推动AI助手技术创新。

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。

AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台

AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习

AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。

Minigrid - 离散网格世界强化学习环境库支持多样化任务和语言指令

BabyAIGithubGymnasiumMinigrid开源项目强化学习网格世界环境

Minigrid是一个用于强化学习研究的离散网格世界环境库。它采用Gymnasium标准API，具有轻量、快速和易定制的特点。该库包含原始Minigrid和BabyAI两类环境，提供多种目标导向和分层任务，如物品操作、门禁管理和迷宫导航等。BabyAI环境还集成了基于语言的任务指令生成功能，有助于语言学习研究。Minigrid支持通过编程调整环境复杂度，便于实施课程学习和难度优化。

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。

Miniworld - 轻量级3D室内环境模拟器强化学习与机器人研究利器

3D环境模拟GithubMiniworldPython开源项目强化学习

Miniworld作为轻量级3D室内环境模拟器，为强化学习和机器人研究提供了简单而灵活的平台。它模拟了基本的室内场景，支持高性能多进程运行，资源需求低。虽然图形和物理模拟较为基础，但其易用性和可扩展性使其成为VizDoom或DMLab的有力替代。Miniworld还支持域随机化和深度图生成，适合各类研究需求。

ManiSkill - 开源机器人仿真与训练统一框架

GPU并行GithubManiSkill 3SAPIEN开源框架开源项目机器人仿真

ManiSkill是基于SAPIEN的开源机器人仿真与训练框架。它提供GPU并行化视觉数据采集系统，支持多种机器人和任务类型。该框架具有高效的GPU并行任务处理能力，可快速生成合成数据并在不同场景中进行仿真。ManiSkill提供灵活的任务构建API，简化GPU内存管理。它支持2D/3D视觉强化学习、模仿学习等工作流程，未来将扩展更多资产和场景支持。

ok-robot - 家庭环境中实现自主导航与操作的模块化框架

GithubOK-Robot室内导航开源框架开源项目机器人操作物体抓取

OK-Robot是一个零样本模块化框架，集成了先进的导航和操作模型，用于执行家庭环境中的取放任务。该项目在10个真实家庭中测试了170多个物体，成功率达58.5%。通过整合AnyGrasp抓取和VoxelMap开放词汇导航等技术，OK-Robot为家庭服务机器人研究提供了开放平台。

hok_env - 腾讯王者荣耀AI环境提供多智能体强化学习新挑战

AIGithubMOBA开放环境开源项目强化学习王者荣耀

腾讯开发的Honor of Kings AI开放环境基于王者荣耀游戏,为多智能体强化学习提供新的泛化挑战。环境支持多样化英雄和对手,详细定义了观察空间、动作空间和奖励设计,并提供与游戏引擎交互的Python接口。目前支持1v1和3v3模式,可使用20个英雄进行训练。项目还包含基线算法实现和泛化挑战分析,为AI研究提供了新的基准测试平台。

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