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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
MuJoCo物理引擎机器人学仿真深度学习Github开源项目
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。
brax - 基于JAX的高性能物理引擎 适用于机器人和强化学习仿真
Brax物理引擎JAX机器学习仿真Github开源项目
Brax是一款基于JAX的高性能物理引擎,专注于机器人、人体感知、材料科学和强化学习等领域的仿真应用。它支持单设备高效仿真和多设备并行仿真,无需依赖大型数据中心。Brax提供多种物理模拟管道,如MuJoCo XLA、广义坐标和基于位置的动力学,并统一API接口。此外,Brax集成了多种高效学习算法,能在短时间内完成智能体训练。
navsim - 创新自动驾驶仿真与评估系统
NAVSIM自动驾驶仿真基准测试端到端驾驶Github开源项目
NAVSIM是一个创新的自动驾驶仿真与评估系统。它通过简化的场景鸟瞰图抽象来收集端到端驾驶指标,采用开环计算方法平衡效率和闭环评估一致性。该系统支持多种代理模型,提供标准化数据集,为自动驾驶研究提供高效可靠的评估工具。NAVSIM的非反应式设计和数据驱动方法有助于推进自动驾驶技术的发展。
osrd - 开源铁路规划与仿真应用程序
OSRD开源铁路基础设施设计仿真Github开源项目
OSRD是一款开源网络应用程序,专注于铁路基础设施设计、容量分析、时刻表编排和仿真。该项目提供免费的铁路规划和分析功能,目前仍处于开发阶段。虽然接口可能会有变动,但基本功能已经完备。通过Docker,可以快速部署和试用OSRD,体验其铁路设计与仿真功能。
gym-pybullet-drones - 轻量级无人机仿真环境 助力强化学习与控制算法研究
无人机强化学习PyBullet仿真控制Github开源项目
gym-pybullet-drones是基于PyBullet的轻量级无人机仿真环境,用于强化学习和控制算法研究。支持多机协同飞行、PID控制和下洗效应模拟,兼容Gymnasium、Stable-Baselines3等框架。集成SITL仿真和固件,为无人机算法开发和测试提供灵活高效的平台。
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