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。

open_x_embodiment - 统一格式机器人数据集和RT-X模型

GithubOpen X-EmbodimentRT-X模型开源项目数据集机器人学习深度学习

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。

vid2player3d - 基于广播视频的物理模拟网球技能学习系统

GithubSIGGRAPH开源项目机器学习物理模拟网球技能视频分析

vid2player3d是一个从广播视频中学习网球技能的物理模拟系统。该项目结合物理模拟和机器学习技术，使用分层控制器架构，包括低级模仿策略、运动嵌入和高级规划策略。系统在IsaacGym环境中实现，能够捕捉真实选手的动作特征，为虚拟体育训练和娱乐应用提供了新的技术方案。

umi-on-legs - 四足机器人操作技能的全身控制框架

GithubUMI on Legs全身控制器四足机器人开源项目机器人操作视觉运动策略

UMI on Legs项目为四足机器人与机械臂结合提供了可扩展的操作技能框架。该框架整合真实人类示范和模拟训练的全身控制器，实现视觉运动策略在四足机器人上的应用。项目涵盖全身控制器模拟训练、实际部署、iPhone里程计应用、UMI真实环境类和ARX5 SDK等组件，为机器人操作研究提供综合解决方案。

DRLX - 强化学习框架优化扩散模型

DRLXGithubStable Diffusion分布式训练开源项目强化学习扩散模型

DRLX是一个基于强化学习的扩散模型分布式训练库。它与Hugging Face的Diffusers库集成，支持多GPU和多节点训练。DRLX兼容Stable Diffusion等模型，实现DDPO算法训练。该库采用即插即用设计，训练模型可直接用于原始管道。DRLX集成了美学评分奖励模型和PickAPic提示词生成功能，为扩散模型研究提供了全面的工具集。

xuance - 多框架支持的深度强化学习算法库

GithubXuanCe多框架支持开源库开源项目深度强化学习算法实现

XuanCe是一个开源的深度强化学习算法库,支持PyTorch、TensorFlow和MindSpore等多种框架。它兼容单智能体和多智能体任务,提供丰富的算法实现。XuanCe设计模块化,易于学习和使用,运行速度快。支持经典控制、Box2D、MuJoCo、Atari等多种环境,为研究和开发提供全面的深度强化学习工具。

pytorch-rl - Pytorch中的深度强化学习算法实现

GithubOpenAI GymPytorch开源项目强化学习机器人任务深度学习

pytorch-rl项目在Pytorch中实现了多种深度强化学习算法，适用于连续动作空间。用户可以在CPU或GPU上高效训练这些算法，并与OpenAI Gym无缝集成。支持的算法包括DQN、DDPG、PPO等，涵盖环境建模和参数空间噪声探索等功能。

ok-robot - 家庭环境中实现自主导航与操作的模块化框架

GithubOK-Robot室内导航开源框架开源项目机器人操作物体抓取

OK-Robot是一个零样本模块化框架，集成了先进的导航和操作模型，用于执行家庭环境中的取放任务。该项目在10个真实家庭中测试了170多个物体，成功率达58.5%。通过整合AnyGrasp抓取和VoxelMap开放词汇导航等技术，OK-Robot为家庭服务机器人研究提供了开放平台。

V2V-PoseNet_RELEASE - 从单个深度图进行高精度3D手部和人体姿态预测

3D手势估计GithubPyTorchV2V-PoseNet团队SNU CVLAB开源项目深度图

V2V-PoseNet是一种基于单个深度图的高精度3D手部和人体姿态估计方法。该项目由首尔国立大学计算机视觉实验室开发，并在HANDS2017挑战赛中表现出色。其内容包括模型架构、训练代码、数据集说明及预训练模型下载。支持ICVL、NYU、MSRA和ITOP等多个著名数据集，并提供详细的比较和测试结果。仓库还包含可视化代码，方便研究人员进一步应用和测试。

DI-engine - 通用决策智能引擎

DI-engine是基于PyTorch和JAX的开源决策智能引擎。它采用Python优先和异步原生设计,提供任务和中间件抽象,整合环境、策略和模型等决策核心概念。支持DQN、PPO、SAC等多种深度强化学习算法,以及多智能体、模仿学习、离线强化学习等前沿方法。DI-engine致力于标准化决策智能环境和应用,可用于学术研究和原型开发。

lerobot - 实用机器学习库助力实际机器人开发

GithubLeRobot开源项目强化学习机器人模拟环境预训练模型

LeRobot是一个基于PyTorch的机器人应用开发库,提供模型、数据集和工具。它侧重模仿学习和强化学习,包含预训练模型、人类示范数据集和仿真环境,降低机器人技术门槛。该库支持ALOHA、PushT和XArm等多种环境和策略,未来将扩展实际机器人支持。LeRobot旨在促进数据集和预训练模型的共享,推动机器人技术发展。

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