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

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。

rl-baselines3-zoo - Stable Baselines3 强化学习代理的训练框架，包括超参数优化和预训练代理

GithubRL Baselines3 ZooStable Baselines3开源项目强化学习训练框架超参数调整

RL Baselines3 Zoo提供一个灵活的训练框架支持众多增强学习算法和环境。此框架便于进行算法基准测试、调优以及AI模型的训练和评估。已集成200多个预训练智能体，并配备全面的文档和安装指南，适合科研和开发使用。

arena - 多样化强化学习环境平台，支持多种游戏和学习模式

AI训练DIAMBRA ArenaGithub对抗学习开源项目强化学习游戏环境

DIAMBRA Arena是一个开源的强化学习环境平台，集成了多款经典街机格斗游戏。它提供符合OpenAI Gym/Gymnasium标准的Python接口，支持单人和双人模式，适用于多种强化学习研究场景。该平台兼容主流操作系统，安装简便，并配有详细文档和示例。用户注册后可免费使用，还能参与在线竞赛。

android_env - 基于Android的强化学习平台

AndroidEnvAndroid系统Github开源项目强化学习环境模拟触摸屏界面

AndroidEnv是一个将Android设备转化为强化学习环境的Python库。该平台支持在Android系统上定义自定义任务，涵盖所有Android应用。智能体通过模拟触摸屏操作与设备交互，库则处理这些操作并返回像素观察和奖励信号。AndroidEnv适用于多种研究场景，如页面滚动、邮件发送或游戏得分等任务，为强化学习研究提供了丰富的实验环境。

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。

avp_teleoperate - Apple Vision Pro远程操控Unitree H1_2人形机器人

Apple Vision ProGithubUnitree H1_2VR技术开源项目机器人控制遥操作

该项目实现了Apple Vision Pro远程操控Unitree H1_2人形机器人的功能。通过逆运动学和图像传输技术，实现了双手和双臂的精确控制。项目提供了详细的环境配置指南，涵盖Isaac Gym模拟环境和本地流媒体设置。代码基于TeleVision框架，针对Unitree机器人进行了优化。这一解决方案为人形机器人远程操作开辟了新途径，具有广阔的应用前景。

HandyRL - 高效实用的分布式强化学习框架

GithubHandyRLPyTorch分布式训练开源项目强化学习离线策略修正

HandyRL是一个基于Python和PyTorch的分布式强化学习框架，已在Kaggle竞赛中取得优异成绩。它采用离线策略修正的策略梯度算法和学习者-工作者架构，支持自定义环境和大规模训练。HandyRL的高并行能力和实用性使其在竞争性游戏AI开发中表现出色，能够快速训练出强大的AI模型。

awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库

Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛

该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。

mushroom-rl - 模块化强化学习Python库MushroomRL

GithubMushroomRLPython库开源项目强化学习机器学习深度学习

MushroomRL是一个模块化的Python强化学习库，集成主流张量计算库和RL基准测试环境。它实现了经典和深度强化学习算法，便于进行RL实验。该库兼容OpenAI Gym、PyBullet等环境，涵盖Q-Learning、DQN、DDPG等算法。MushroomRL还支持Habitat和iGibson等高真实度模拟环境，为研究提供多样化选择。

AIHub - 多模型支持的AI助手客户端，具备丰富自定义功能

AIHubChatGPT PlusGithub大模型开源项目知识库自定义插件

AIHub是一款集成多个大模型API的客户端，用户可以轻松构建自定义AI助手。它支持文本对话、图片对话、AI绘画和丰富的自定义插件，还可以搭建个人知识库和生成智能报告。支持多语言和多主题配置，并兼容OpenAI、Ollama、谷歌 Gemini、讯飞星火、百度文心等平台，扩展了AI的应用场景。

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