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

DexterousHands - 双臂灵巧操作强化学习框架

Bi-DexHandsGithubIsaac Gym双手操作开源项目强化学习机器人控制

Bi-DexHands是基于Isaac Gym的双手灵巧操作任务集和强化学习算法框架。它提供高效模拟环境,支持多种强化学习方法,包含丰富双手操作任务。单GPU可达40,000+FPS,为研究手部灵巧性和双手协调提供工具。

ai-beehive - 模块化AI交互系统，聊天、绘图一体化平台

Githubai-beehive图纸管理开源项目房间类型权限校验配置项管理

ai-beehive是基于Spring Boot 3.x开发的模块化AI交互系统。该平台集成了OpenAI GPT、Midjourney和NewBing等多种AI服务，实现文字聊天和图像生成等功能。系统采用可扩展的设计，支持通过添加新图纸扩展功能。平台还提供了完善的用户管理功能，包括邮箱注册、权限控制和图纸权限管理，为开发者和用户提供全面的AI交互体验。

rl_games - 强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现

GPU加速GithubRL Games多智能体训练开源项目强化学习机器人学习

rl_games是一个高性能强化学习库，实现了PPO、A2C等算法，支持NVIDIA Isaac Gym、Brax等环境的GPU加速训练。该库具备异步actor-critic、多智能体训练、自对弈等功能，可在多GPU上并行。rl_games提供Colab notebook示例便于快速上手，在多个基准测试中表现出色。作为一个功能丰富的强化学习工具，rl_games兼具高性能和易用性。

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。

honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器

GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉

Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异，提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集，包含详细的数据准备、训练和评估指南，为多模态AI研究和开发提供开源工具。

dm_control - 提供物理仿真和强化学习环境的全面工具

GithubGoogle DeepMindMuJoCodm_control开源项目深度强化学习物理仿真

Google DeepMind的dm_control软件包使用MuJoCo物理引擎，提供物理仿真和强化学习环境的全面工具。核心组件包括Python绑定库、强化学习环境、交互式查看器，以及创建复杂控制任务的附加库。用户可通过pip命令安装，并支持多种OpenGL渲染后端。dm_control为研究人员和开发者提供丰富功能和灵活配置，助力连续控制任务的开发与实验。

LIBERO - 机器人学习知识转移基准平台

GithubLIBERO开源项目强化学习操作任务机器人学习知识迁移

LIBERO是一个致力于研究多任务和终身机器人学习中知识转移的基准平台。它包含130个分组任务、过程生成管道、5个研究主题、3种视觉运动策略网络架构和3种终身学习算法。通过控制分布偏移和提供100个操作任务，LIBERO能够评估特定类型和复杂知识的迁移。该平台为机器人学习研究提供了全面的工具和数据集，有助于推动该领域的发展。

Neuralhub - 一体化神经网络开发与协作环境

AI工具AI研究Neuralhub协作平台深度学习神经网络

Neuralhub是面向AI爱好者、研究人员和工程师的一站式深度学习平台。它提供简化的神经网络开发环境，集成了从头构建网络的工具、丰富的预设组件库和高质量预训练模型。作为人工智能创新中心，Neuralhub不仅支持实验和技术突破，还培育了活跃的知识共享与协作社区。通过整合先进工具、前沿研究成果和海量模型资源，Neuralhub致力于让AI研究、学习和开发更加便捷高效，推动深度学习技术的普及与进步。

PettingZoo - Python多智能体强化学习库

APIGithubPettingZooPython库多智能体强化学习开源项目环境模拟

PettingZoo是一个Python库，专为多智能体强化学习研究设计。它采用Agent Environment Cycle (AEC)游戏模型，提供统一的API支持各类多智能体环境。该库包含Atari、Butterfly、Classic等多个环境家族，支持多样化的智能体交互。PettingZoo还提供并行API用于同步行动场景，并通过严格的版本控制确保实验可重现性。

ai2thor - AI智能体交互研究的高仿真仿真环境

AI2-THORGithub交互式环境人工智能开源项目机器人学习计算机视觉

AI2-THOR是一个高仿真的交互式AI研究框架。它包含200多个精细场景、2600多个家居物品和200多种交互动作,支持多类智能体和图像模态。框架具备逼真的物理交互,适用于导航和操作任务研究。同时提供丰富元数据和自定义奖励功能。AI2-THOR为体现式AI研究提供了功能全面的仿真环境。

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