这个开源项目提供了一种低成本机器人手臂方案，总成本约250美元。采用Dynamixel XL430和XL330伺服电机，结构轻巧高效。项目还包含一个领导臂设计，可实现远程控制。系统适用于机器人学习和衣物折叠等应用。项目提供完整材料清单、组装指南和模拟环境，方便DIY爱好者和研究人员构建测试这一高性价比机器人系统。

AI2-THOR是一个高仿真的交互式AI研究框架。它包含200多个精细场景、2600多个家居物品和200多种交互动作,支持多类智能体和图像模态。框架具备逼真的物理交互,适用于导航和操作任务研究。同时提供丰富元数据和自定义奖励功能。AI2-THOR为体现式AI研究提供了功能全面的仿真环境。

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。

Duckietown是源自MIT的全球教育项目，旨在使机器人和AI学习更易接近。该平台提供完整的自动驾驶生态系统，包括Duckiebots硬件和Duckietowns环境。它为教育者、学习者和研究人员提供资源和平台，并支持专业培训。Duckietown致力于普及机器人和AI技术学习，使其不局限于精英院校，而是面向所有感兴趣的人。

LIBERO是一个致力于研究多任务和终身机器人学习中知识转移的基准平台。它包含130个分组任务、过程生成管道、5个研究主题、3种视觉运动策略网络架构和3种终身学习算法。通过控制分布偏移和提供100个操作任务，LIBERO能够评估特定类型和复杂知识的迁移。该平台为机器人学习研究提供了全面的工具和数据集，有助于推动该领域的发展。

robosuite是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架，提供标准化基准环境和模块化设计。框架包含多种机器人模型、抓手模型、控制器模式和标准化任务，支持程序化生成新环境、多模态传感和逼真渲染。robosuite为机器人智能研究提供了可靠、灵活的仿真平台，降低了前沿研究的门槛。

rl_games是一个高性能强化学习库，实现了PPO、A2C等算法，支持NVIDIA Isaac Gym、Brax等环境的GPU加速训练。该库具备异步actor-critic、多智能体训练、自对弈等功能，可在多GPU上并行。rl_games提供Colab notebook示例便于快速上手，在多个基准测试中表现出色。作为一个功能丰富的强化学习工具，rl_games兼具高性能和易用性。