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gymfc

专注于姿态控制的飞行控制调优框架

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。

dmc2gym - 为DeepMind Control Suite的标准OpenAI Gym接口
DeepMind Control SuiteGithubOpenAI Gym图像维度开源项目行为空间随机种子
dmc2gym是一个轻量级包装器,它为DeepMind Control Suite提供标准的OpenAI Gym接口。该项目支持可靠的随机种子初始化,确保确定性行为;支持将本体感知转换为图像观察并可以自定义图像尺寸;动作空间归一化,将每个动作的坐标限制在[-1, 1]范围内;允许设置动作重复功能。
betaflight - 多功能开源飞行控制固件 适用多种飞行器
BetaflightGithub固件多旋翼开源开源项目飞行控制器
Betaflight是一款开源飞行控制固件,支持多旋翼和固定翼飞行器。它提供RGB LED、多种电机协议、黑盒记录和OSD等功能,适用于STM32系列处理器。Betaflight具备多种遥测协议和接收机连接选项,拥有活跃的开发社区,持续更新功能。该固件注重飞行性能和广泛的硬件兼容性。
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。
gym-ignition - 增强机器人环境创建的可复现性框架
GithubScenarIOgym-ignition开源项目强化学习机器人学环境仿真
此项目提供了一个基于ScenarIO的框架,用于创建可复现的机器人环境,适用于强化学习研究。通过提供Task和Runtime抽象层,开发者能更专注于决策逻辑的开发,而无需担心底层代码的实现。框架还包含简化领域随机化实现的randomizers,并支持固定和浮动基机器人。项目主要目标是简化和优化环境开发,同时包括一些示例环境供参考。详情及安装教程请访问官方网页。
Gym.NET - OpenAI Gym的C#移植版,适用于强化学习环境
C#GithubGym.NETOpenAI Gym工具包开源项目强化学习
Gym.NET是OpenAI Gym的C#移植版本,提供标准化的强化学习开发环境。用户可通过NuGet安装Gym.NET及其多种环境和渲染模块,支持例如CartPole-v1等经典环境的运行和渲染。项目目标是逐步实现多种OpenAI Gym环境,包括经典、Mujoco、Box2D和Atari等。详细的安装步骤和示例代码请参考项目的GitHub页面。
AgentGym - 多环境下的广泛能力AI智能体进化平台
AgentGymGithub人工智能基准套件开源项目自我进化方法高质量轨迹集
AgentGym是一个框架,通过多种交互环境和统一任务格式,协助科研人员评估和开发具备广泛能力的语言模型智能体。平台支持实时反馈和并发操作,包含14种环境,如网页导航、文字游戏和家务任务。核心组成包括高质量的轨迹集AgentTraj和基准测试套件AgentEval,并提出了智能体自我进化方法AgentEvol。实验结果显示,进化后的智能体可与当前最先进的模型媲美。
ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库
GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习
ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码,便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具,ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。
EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务
3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉
EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架,采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务,并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果,如TrajectoryFormer和ConQueR,为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。
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。
attention-gym - FlexAttention API的注意力机制实验工具集
Attention GymFlexAttentionGithubPyTorch开源项目机器学习注意力机制
Attention Gym是一个基于FlexAttention API的开源工具集,用于实验和优化各种注意力机制。项目提供了多种注意力变体的实现、性能对比工具和实用函数,包括示例脚本和可视化组件。研究人员和开发者可以利用这些资源来探索、理解和应用先进的注意力技术,从而在自己的模型中实现更高效的注意力机制。
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