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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。

RAFCON - 图形化开发机器人任务的分层状态机工具
GithubPythonRAFCON可视化编程开源项目机器人编程状态机
RAFCON是一个开源的机器人任务开发工具,采用分层状态机表示机器人程序。它支持并发状态执行,提供图形用户界面用于创建和调试状态机。该工具使用Python编写,具有通用性和可扩展性,支持可视化编程和协作。RAFCON独立于硬件和中间件,允许开发者共享和重用状态机库,为机器人开发提供了灵活的解决方案。
Forge_VFM4AD - DriveGAN实现高质量可控神经网络环境模拟
Github人工智能基础模型开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
DriveGAN是一种高质量神经网络模拟器,通过无监督学习实现环境组成部分的解耦控制。它可模拟转向控制、场景天气和非玩家对象位置等特征。DriveGAN的全微分特性支持视频序列重新模拟,允许在已记录场景中采取不同行动。该方法在多个数据集上训练,包括160小时真实驾驶数据,性能显著优于现有技术。
mujoco - 多关节动力学与接触仿真引擎 支持机器人与生物力学研究
GithubMuJoCo仿真开源项目机器人学深度学习物理引擎
MuJoCo是一个开源的通用物理引擎,专注于多关节动力学和接触仿真。该项目由Google DeepMind维护,为机器人学、生物力学、计算机图形和机器学习等领域提供高性能模拟。MuJoCo提供C语言API、Python绑定和Unity插件,支持OpenGL交互式可视化。研究人员和开发者可利用MuJoCo模拟复杂结构与环境的交互,进行高精度高效率的物理仿真研究。
guilyx - 机器人专家的全栈技术探索 从路径规划到无人机集群
GitHubGithub开源项目机器人工程师编程语言软件开发
guilyx是一位专注于机器人技术的软件工程师,在路径规划、轨迹跟踪和行为规划等领域积累了丰富经验。目前在阿布扎比进行无人机集群研究,同时探索Web3和区块链技术。其GitHub展示了多样化的项目经历,体现了在机器人和嵌入式系统领域的专业素养和持续学习精神。
Firefly - 开源大模型训练平台
FireflyGithubQLoRA大模型训练开源项目指令微调预训练
Firefly作为一个开源大模型训练工具,提供预训练、指令微调和DPO的全面解决方案。支持LoRA、QLoRA等高效训练技术,并涵盖多种主流大模型如Qwen2、Yi-1.5,特别适合显存和资源有限的环境。项目不仅开源多种数据集,还在Open LLM排行榜中展示了QLoRA训练的高效性,并与Unsloth合作,进一步优化了训练效率和显存使用。
habitat-sim - 高性能3D模拟器,支持多种数据集和物理引擎
3D模拟器CAD模型GithubHabitat-Sim开源项目机器人物理仿真
Habitat-Sim是一款高性能3D模拟器,支持室内外3D扫描和CAD模型,并具备物理引擎。它配置了可调传感器和URDF机器人描述,专注于高效模拟。单线程渲染速度可达数千FPS,多线程渲染速度超过10000 FPS。通常与Habitat-Lab结合使用,适用于导航、指令执行和问答等智能体任务的端到端实验。
gmflow - 利用全球匹配提高光流估计的准确性与效率
GMFlowGithub光流估计全局匹配开源项目高效率高精度
GMFlow将光流重新定义为全球匹配问题,简化了光流估计流程。它提供灵活的模块化设计,可以轻松构建定制模型,并在高端GPU上显著加速。该项目在Sintel基准测试中表现出高准确性和效率,预训练模型适用于FlyingChairs、FlyingThings3D和KITTI等数据集。新更新扩展了GMFlow至立体和深度任务,并提供更多速度和准确性的选择。
rsl_rl - 面向GPU的高效强化学习框架
GPU运行GithubPPO算法RSL RL开源项目强化学习
rsl_rl是一个专为GPU运行优化的强化学习框架,目前实现了PPO算法,未来将支持更多算法。框架提供详细的安装指南,集成多种日志工具,并采用严格的代码质量管理。它在Legged-Gym和Orbit等机器人仿真环境中得到应用,为强化学习研究和开发提供了高效工具。
FoundationPose - 创新性6D物体姿态估计与跟踪的统一框架
6D物体姿态估计FoundationPoseGithub开源项目机器人应用物体跟踪计算机视觉
FoundationPose是一个统一的6D物体姿态估计和跟踪框架,支持基于模型和无模型两种方式。该框架无需微调即可应用于新物体,通过大规模合成训练、大型语言模型辅助和创新架构实现强大泛化能力。在多个公共数据集的评估中,FoundationPose在challenging场景下显著优于现有方法,即使减少假设也能达到与实例级方法相当的效果。
myosuite - 面向生物力学控制的肌肉骨骼仿真环境集合
GithubMuJoCoMyoSuite开源项目机器学习生物力学控制肌肉骨骼环境
MyoSuite是一个开源的肌肉骨骼仿真环境集合,基于MuJoCo物理引擎构建,并通过OpenAI gym API封装。该项目提供了多样化的仿真任务,涵盖手臂、手部和下肢等,为研究人员提供了应用机器学习解决生物力学控制问题的平台。MyoSuite支持Python 3.8及以上版本,安装便捷,并配有详细的教程和文档。这一工具集为生物力学和机器人学研究领域提供了有力支持。
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