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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。

simple_rl - 轻量级Python强化学习实验框架
GithubPython复现结果实验开源项目强化学习简单框架
simple_rl框架专注于简化强化学习实验流程和提高结果可复现性。它内置了网格世界、OpenAI Gym等MDP环境,实现了Q-learning和R-Max等经典算法。新增的实验复现功能方便研究者重现成果。该框架支持Python 2和3,为强化学习研究和教学提供了实用工具。
MO-Gymnasium - 标准化多目标强化学习环境和算法开发平台
GithubMO-GymnasiumPython库多目标强化学习开源项目环境API算法开发
MO-Gymnasium是一个开源Python库,为多目标强化学习(MORL)算法提供标准化开发和比较平台。它基于Gymnasium API,提供返回向量化奖励的环境集合,包括MORL文献中的环境和经典环境的多目标版本。该库支持简单的环境创建和交互,并提供LinearReward包装器实现奖励函数标量化。MO-Gymnasium采用严格的版本控制,保证实验可重复性,是MORL研究和基准测试的理想工具。
Grid2Op - 模块化电力系统仿真与强化学习平台
GithubGrid2Op开源项目强化学习模块化设计电力系统电网操作
Grid2Op是一个模块化电力系统仿真平台,支持发电调度、负荷管理、维护操作和拓扑重构等多种电网控制。平台提供兼容OpenAI Gym的强化学习接口,支持自定义参数和规则,可适配多种数据格式。Grid2Op内置交直流潮流计算功能,并支持更换求解器,为电力系统建模和强化学习研究提供灵活高效的仿真环境。
Safe-Policy-Optimization - 安全强化学习的全面算法基准平台
GithubPKU-AlignmentSafe-Policy-OptimizationSafety-Gymnasium安全强化学习开源项目算法基准
Safe-Policy-Optimization为安全强化学习(Safe RL)提供了全面的算法基准平台。该项目整合了多种算法和环境,支持单智能体和多智能体任务,具备正确性、可扩展性、日志记录和可视化等特性。通过统一的接口和详细文档,Safe-Policy-Optimization简化了安全RL算法的评估和比较流程,为研究人员提供了强大的实验工具。
ffcv - 插入式数据加载系统,可显著提高模型训练中的数据吞吐量
Githubffcv加速开源项目数据加载模型训练计算机视觉
FFCV通过加速数据加载,显著提升模型训练的数据吞吐量,同时保持训练算法不变,极大地减少训练时间和成本。例如,使用FFCV在一块GPU上训练ImageNet模型仅需35分钟,而CIFAR-10模型仅需36秒。FFCV还提供预封装的标准视觉基准代码、自动优化的数据处理功能,以及适用于各种资源约束环境的灵活选项。更多详细信息和安装指南,请访问官方网站。
robopianist - 机器人钢琴演奏的深度强化学习平台
GithubMuJoCoRoboPianist开源项目机器人钢琴演奏深度强化学习高维控制
RoboPianist是一个高维控制基准测试套件,通过模拟人类双手弹奏钢琴来评估机器人的精确控制和协调能力。该项目基于MuJoCo物理引擎,提供了软件工具和任务设置,支持MIDI文件处理和声音合成,为人工智能和机器人研究提供了探索复杂动作控制和接触动力学的平台。
pfgmpp - 统一扩散和泊松流的生成模型框架
GithubPFGM++人工智能图像生成开源项目深度学习生成模型
PFGM++是一个统一扩散模型和泊松流生成模型的框架,通过在高维空间嵌入路径来生成数据。它可以退化为PFGM或扩散模型,并允许通过选择额外维度D来平衡模型的鲁棒性和刚性。实验显示,特定D值的PFGM++模型在CIFAR-10和FFHQ数据集上的性能超越了现有的扩散模型,并对建模误差表现出更好的鲁棒性。
PPOxFamily - PPO算法在决策智能领域的应用实践
GithubPPO决策智能开源项目强化学习智能体深度学习
PPOxFamily是一个深度强化学习入门课程,聚焦PPO算法在决策智能领域的应用。课程通过视频讲解、理论资料和代码示例,系统阐述PPO算法原理及其在复杂动作空间、多模态观察、稀疏奖励、时序建模和多智能体等问题上的应用。内容涵盖理论讲解、补充材料、习题及解答,以及详细的代码实现,为学习者提供全面的学习资源。
apm_planner - 开源地面站软件 提供无人机系统控制与监测
APM PlannerArduPilotGithub地面站软件开源开源项目无人机
APM Planner 2.0是一款开源地面站软件,主要用于ArduPilot无人机系统的控制和监测。它具有直观的界面,可进行飞行规划、参数设置和实时数据显示等。支持多种无人机平台及Windows、Mac、Linux操作系统,为无人机用户提供地面控制功能。
higgsfield - 高容错且可扩展的GPU调度与机器学习框架
GPU管理GithubHiggsfield分布式计算大模型训练开源项目深度学习
Higgsfield是一款开源、高容错、可扩展的GPU调度与机器学习框架,适用于数十亿到数万亿参数的模型(如大型语言模型)。它的主要功能包括分配计算资源、支持高效分片、启动和监控大规模神经网络训练、管理资源竞争,并通过与GitHub的集成实现持续集成。Higgsfield简化了大规模模型训练的流程,提供了多样且强大的开发工具。
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