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

gym-mtsim - MetaTrader 5交易模拟与强化学习环境集成库

GithubMetaTrader 5OpenAI Gym交易模拟回测开源项目强化学习

gym-mtsim是一个整合MetaTrader 5交易模拟器和OpenAI Gym强化学习环境的Python库。它支持多资产交易模拟、回测可视化及强化学习环境构建。该项目提供通用、易用且可读性强的工具,涵盖完整交易流程。适合各层次用户使用,可进行交易策略开发和测试。

resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库

AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人

IvLabs发起的开源项目，汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料，同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选，致力于构建全面的知识体系。项目保持更新，接受高质量内容的贡献。

ravens - PyBullet仿真中的视觉机器人操纵任务集合

GithubPyBulletRavensTransporter Networks开源项目强化学习机器人操作

Ravens项目提供了一系列在PyBullet中模拟的任务，专注于学习基于视觉的机器人抓取与放置操作。项目包含一个类似Gym的API和10个桌面排布任务，每个任务包括专家演示脚本和奖励函数，用于模仿学习和强化学习。该项目展示了Transporter Network的效率，通过重新排列深度特征来推断视觉输入的空间位移，从堆叠积木到处理变形绳索，学习速度和推广能力均优于基准方法。

robot - 多功能手机APP自动化控制工具

APP控制AutoJSGithubJavaScriptuni-app开源项目自动化脚本

Robot是一个开源的手机APP自动化控制工具，支持uni-app、VUE和autojs生态。该项目提供代码加密、自动部署升级和远程脚本执行功能，适用于各类APP。集成流行UI界面，操作简便，支持AutoJS、VUE、color-UI等多种生态系统。项目拥有丰富的开发资源和活跃的社区支持。

virtualhome - 复杂家庭活动模拟平台

Evolving GraphGithubPython APIUnity SimulatorVirtualHome家居活动模拟开源项目

VirtualHome是一个用于模拟复杂家庭活动的交互平台。通过Python API，用户可以实现与环境的复杂交互，如拾取物体和操作电器等。该平台支持多代理活动模拟，适用于具身AI任务的训练。最新版本新增了程序生成、多种定制环境、强化物理模拟、时间管理系统及改进的室内外实时照明。

machinascript-for-robots - 使用MachinaScript实现自主控制的模块化机器人制造

AIGithubMachinaScript开源项目机器人编程自控

MachinaScript是一套帮助用户创建自己机器人工具和语言集的开源项目。其基于LLM-JSON的语言格式整合了视觉系统和行动指令解析器，使机器人能够近乎实时地执行复杂任务。此工具支持Arduino、Raspberry Pi等电子元件，包括伺服电机和传感器，从动画生成、个性集成到技能教学，MachinaScript实现了高度自主控制，普及了智能机器人技术。探索详细信息和安装指南，让机器人制作变得更简单。

gym-anytrading - 基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境

FOREXGithubOpenAI Gym交易算法开源项目强化学习股票交易

gym-anytrading提供了一系列基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境。它包含TradingEnv、ForexEnv和StocksEnv三个环境，支持外汇和股票市场交易模拟。该项目专注于简单性、灵活性和全面性，可以轻松定制交易动作、仓位和奖励函数等。它还提供了示例代码，展示如何与Stable-Baselines3等库集成使用。项目GitHub链接：https://github.com/AminHP/gym-anytrading

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。

openrl - 综合性强化学习平台，支持多任务训练

GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理

OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架，支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持，兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时，OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置，并提供中英文文档。

open_x_embodiment - 统一格式机器人数据集和RT-X模型

GithubOpen X-EmbodimentRT-X模型开源项目数据集机器人学习深度学习

Open X-Embodiment项目整合多个开源机器人数据集，采用统一RLDS格式。它提供RT-1-X模型检查点，支持RGB图像输入和7维机械臂动作输出。项目包含数据集可视化和模型推理Colab示例，以及详细使用指南。这一开放资源促进机器人学习研究，简化数据处理和模型应用流程。

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