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。

RoboticsAcademy是一个开源平台，提供实践机器人技术、人工智能和计算机视觉的练习。最新文档涵盖了安装指南、现有练习和示范视频，完全基于ROS，包含Gazebo和Rviz等工具。开发者可以通过GitHub Pages和Jekyll主题进行贡献。

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。

jaxlie是一个基于JAX的Lie群实现库，专注于计算机视觉和机器人应用中的刚体变换。它实现了SO2、SE2、SO3和SE3等常用Lie群，支持自动微分、优化和JAX函数变换。该库提供前向和反向模式AD、流形优化、广播和序列化等功能，为开发者提供刚体变换的高效工具。

Dojo.jl是一个为机器人学设计的可微分物理引擎，支持多体动力学、碰撞检测和接触动力学等复杂仿真场景。项目提供仿真、学习控制和系统识别的示例，并可与其他Julia包集成，为强化学习和控制系统研究提供工具。虽然开发已暂停，但仍接受社区贡献，持续为机器人学研究与应用领域提供支持。

本项目整理了扩散模型在机器人学领域的前沿研究文献和代码资源,涵盖模仿学习、视频生成等多个研究方向。资源库提供扩散模型入门教程、精选论文摘要和主题分类的机器人扩散论文集,为研究者提供全面参考。项目旨在帮助研究人员了解并应用机器人扩散技术的最新进展。