DexterousHands

双臂灵巧操作强化学习框架

Bi-DexHands 双手操作强化学习 Isaac Gym 机器人控制 Github 开源项目

Bi-DexHands是基于Isaac Gym的双手灵巧操作任务集和强化学习算法框架。它提供高效模拟环境,支持多种强化学习方法,包含丰富双手操作任务。单GPU可达40,000+FPS,为研究手部灵巧性和双手协调提供工具。

humanoid-gym - 人形机器人强化学习框架实现零样本仿真到现实转移

GithubHumanoid-Gymlocomotion人形机器人仿真到现实开源项目强化学习

Humanoid-Gym是一个基于Nvidia Isaac Gym的强化学习框架，专门用于训练人形机器人的运动技能。该框架实现了从仿真到现实环境的零样本转移，并整合了Isaac Gym到Mujoco的仿真转换功能，用于验证训练策略的鲁棒性和泛化能力。项目在RobotEra的XBot-S和XBot-L真实机器人上成功实现了零样本仿真到现实转移，并提供了详细的训练指南、配置说明和执行脚本，便于训练和优化人形机器人的运动技能。

Gymnasium-Robotics - 基于Gymnasium和MuJoCo的强化学习机器人环境库

GithubGymnasiumMuJoCoPython开源项目强化学习机器人环境

Gymnasium-Robotics是一个强化学习机器人环境库,基于Gymnasium API和MuJoCo物理引擎开发。它提供多种机器人环境,包括Fetch机械臂、Shadow灵巧手等,并支持多目标API。该项目还集成了D4RL环境,如迷宫导航和Adroit机械臂。Gymnasium-Robotics为研究人员提供丰富的机器人操作任务,有助于开发和测试强化学习算法。

rex-gym - 开源四足机器人的强化学习与实时模拟训练

GithubOpenAI GymRex四足机器人开源项目强化学习控制策略

rex-gym是一个开源项目，致力于通过强化学习和OpenAI Gym环境训练3D打印四足机器人，实现模拟训练到真实执行的无缝迁移。支持命令行操作、多种训练模式和地形模拟，旨在测试并提升控制策略的适应性。rex-gym不仅适用于教育和研发领域，其丰富的仿真环境和控制策略在实际应用中也已展示出显著的适应性和效果。

rl_games - 强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现

GPU加速GithubRL Games多智能体训练开源项目强化学习机器人学习

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。

rl-mpc-locomotion - 强化学习与模型预测控制结合的四足机器人运动框架

GithubIsaac GymRL MPC Locomotion四足机器人开源项目强化学习模型预测控制

这个项目为四足机器人运动任务开发了一个快速仿真和强化学习训练框架。它采用分层控制结构，结合高层策略网络和低层模型预测控制器。其MPC控制器基于Cheetah Software改写，便于移植到主流仿真平台。项目利用NVIDIA Isaac Gym进行并行训练，使用Unitree Robotics的Aliengo模型，并实现了从仿真到实物的迁移。该框架适用于多种四足机器人类型和步态，为相关研究提供了有力支持。

safe-control-gym - 安全控制与强化学习的物理仿真平台

Githubsafe-control-gym仿真环境安全约束开源项目强化学习机器人控制

'safe-control-gym'是一个开源的基于物理的仿真平台，为学习控制和强化学习研究提供CartPole和Quadrotor环境。该平台支持符号化先验动力学，实现多种扰动和约束条件，集成了多种控制器和安全过滤器。研究人员可利用此平台测试控制方法的鲁棒性和泛化能力，探索安全学习和控制领域的创新。

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。

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。

robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境

GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习

robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境，模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置，支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法，为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。

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。

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