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Miniworld

轻量级3D室内环境模拟器 强化学习与机器人研究利器

Miniworld强化学习3D环境模拟Python开源项目Github

Miniworld作为轻量级3D室内环境模拟器，为强化学习和机器人研究提供了简单而灵活的平台。它模拟了基本的室内场景，支持高性能多进程运行，资源需求低。虽然图形和物理模拟较为基础，但其易用性和可扩展性使其成为VizDoom或DMLab的有力替代。Miniworld还支持域随机化和深度图生成，适合各类研究需求。

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介绍相关项目
Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库
AI环境GithubGymnasiumPython库开源项目强化学习
Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库，提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型，促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续，Gymnasium现由独立团队维护，提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性，并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。
gym-unrealcv - 视觉强化学习真实虚拟环境
GithubOpenAI GymUnrealCV开源项目机器人视觉虚拟环境视觉强化学习
Gym-UnrealCV是一个结合虚幻引擎和OpenAI Gym的开源项目,为视觉强化学习提供真实虚拟环境。支持主动物体跟踪、物体搜索和机器人臂控制等多种机器人视觉任务。项目设计简单易用,无需深入了解底层技术即可运行强化学习算法。提供预定义环境、随机代理示例和多种学习算法实现,并支持环境自定义,满足不同研究需求。
robohive - 多功能机器人学习环境集合 提供丰富模拟任务
GithubMuJoCoOpenAI-GymRoboHive开源项目机器人操作机器人环境
RoboHive是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习环境集合,包含手部操作、机械臂控制、肌肉骨骼模拟等多个任务套件。支持OpenAI Gym接口,兼容主流强化学习框架。环境丰富多样,安装使用简便,适合各类机器人学习研究。
ManiSkill - 开源机器人仿真与训练统一框架
GPU并行GithubManiSkill 3SAPIEN开源框架开源项目机器人仿真
ManiSkill是基于SAPIEN的开源机器人仿真与训练框架。它提供GPU并行化视觉数据采集系统，支持多种机器人和任务类型。该框架具有高效的GPU并行任务处理能力，可快速生成合成数据并在不同场景中进行仿真。ManiSkill提供灵活的任务构建API，简化GPU内存管理。它支持2D/3D视觉强化学习、模仿学习等工作流程，未来将扩展更多资产和场景支持。
ai-town - AI驱动的虚拟小镇模拟器开源项目
AI TownAI角色Github开源项目模拟器虚拟小镇
AI Town是一个开源项目,提供可部署的工具包用于构建虚拟小镇模拟环境。该项目支持AI角色互动、全局状态管理和模拟引擎,适用于开发各类规模的项目。它集成了Convex作为游戏引擎和数据库,支持本地和云端语言模型,并具备像素艺术和背景音乐生成功能。开发者可自定义角色、故事和环境,创建独特的AI模拟世界。
genworlds - 事件驱动的多AI代理协作框架
AI代理框架GenWorldsGithubOpenAI事件驱动通信多代理系统开源项目
GenWorlds是一个事件驱动的多AI代理协作框架，为构建复杂AI系统提供了强大支持。该框架允许创建交互式环境，支持AI代理异步交互和执行任务。特点包括自定义环境、目标导向代理、共享对象和动态记忆管理。基于WebSocket通信，GenWorlds确保实时交互和良好扩展性。集成OpenAI GPT API、Langchain和Qdrant技术，为开发者提供了构建灵活AI应用的有力工具。
moondream - 小巧高效的视觉语言模型 兼容多平台运行
AI问答Githubmoondream图像识别开源项目深度学习视觉语言模型
moondream是一款小型视觉语言模型，可在多种平台上运行。该模型在VQAv2、GQA和TextVQA等基准测试中表现优异，能够回答图像相关问题并提供详细描述。moondream支持批量处理，可通过transformers库或GitHub仓库使用。尽管体积小巧，该模型在图像理解和问答任务上表现出色。
gym-ignition - 增强机器人环境创建的可复现性框架
GithubScenarIOgym-ignition开源项目强化学习机器人学环境仿真
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。
mushroom-rl - 模块化强化学习Python库MushroomRL
GithubMushroomRLPython库开源项目强化学习机器学习深度学习
MushroomRL是一个模块化的Python强化学习库，集成主流张量计算库和RL基准测试环境。它实现了经典和深度强化学习算法，便于进行RL实验。该库兼容OpenAI Gym、PyBullet等环境，涵盖Q-Learning、DQN、DDPG等算法。MushroomRL还支持Habitat和iGibson等高真实度模拟环境，为研究提供多样化选择。
awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库
Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛
该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。
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