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。

DI-star - 开源星际争霸II AI训练框架

AIGithubStarCraft II开源项目强化学习游戏智能监督学习

DI-star是一个为星际争霸II设计的开源AI训练框架。它提供预训练模型、对战演示和训练代码，支持监督学习和强化学习。该平台已训练出大师级AI，并支持多种测试模式。DI-star适用于Windows和Linux系统，为研究人员提供了构建和训练自定义AI代理的工具。

DQN-Atari-Agents - 丰富DQN算法库，实现模块化训练与高效并行

AtariDDQNDQNGithubPythonRainbow开源项目

该项目提供了多种DQN算法的模块化训练方法，支持从原始像素或内存数据进行训练，并提高了训练速度。可选版本包括DDQN、Dueling DDQN等，可以通过组合Noisy layer、PER、多步目标等扩展为Rainbow算法。项目详细介绍了各类算法的使用方法及其在Atari和CartPole环境中的性能表现，适合用于研究和项目应用。

dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究

DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习

DGL是一个高效易用的Python包，支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架，提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域，无论是基础教学还是高级图分析，DGL均能有效支持。

QDax - 高效加速质量多样性算法的开源框架

GithubJAXQDax并行化开源项目神经进化质量多样性

QDax是一个开源框架,用于加速质量多样性(QD)和神经进化算法。通过利用硬件加速器和大规模并行化,QDax将原本需要数天甚至数周才能在大型CPU集群上完成的QD算法运行时间缩短至几分钟。作为灵活易扩展的研究工具,QDax适用于各类问题设置,支持MAP-Elites、QDPG等多种核心QD算法,并提供多个基准任务实现。该项目由Adaptive & Intelligent Robotics Lab和InstaDeep联合开发维护。

awesome-robotics-libraries - 机器人仿真与开发库资源汇总

Github仿真器动力学仿真开源开源项目机器人平台机器人库

该项目汇集了多种机器人仿真器和开发库，涵盖动力学仿真、逆运动学、机器学习等领域。列表包含开源和商业软件的功能、编程语言和许可信息，为机器人研究和开发人员提供全面的工具选择参考。

lab - 提升人工智能研究的3D环境测试场

BazelDeepMind LabGithubioquake3人工智能开源项目强化学习热门

DeepMind Lab是一个基于id Software的Quake III Arena开发的3D学习环境，通过ioquake3和其他开源软件支持。本平台提供了一系列挑战性的3D导航和解谜任务，主要用于深度强化学习等人工智能领域的研究。构建于多个层次的任务和Lua脚本配置，DeepMind Lab支持广泛的研究应用和技术评估。适合学术研究者和技术开发者使用，可以通过专门文档获得更多构建和使用信息。

hbox - 高效的AI和大数据调度平台，支持多种深度学习框架

GithubHadoop YarnHbox人工智能大数据开源项目深度学习框架

Hbox是一个高效的调度平台，结合了大数据和人工智能技术。支持多种机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、MXNet、PyTorch等，并运行在Hadoop Yarn上。平台支持GPU资源调度、Docker容器化和RESTful API接口管理，具备良好的扩展性和兼容性。Hbox还提供统一的数据管理和可视化界面，适用于分布式计算和模型训练。

gym-sokoban - 推箱子游戏的深度强化学习挑战

AI游戏DeepMindGithubgym-sokoban开源项目强化学习推箱子

该项目实现了经典视频游戏推箱子，旨在为深度强化学习算法提供训练环境。游戏中的房间生成是随机的，有助于避免神经网络过拟合预定义场景。玩家需要将所有箱子推到目标位置，不可逆的错误增加了游戏的挑战性。项目支持多种渲染模式和尺寸配置，适用于不同研究和训练需求。可通过PIP或从仓库安装，并提供多种游戏变体，如固定目标、多玩家和箱子拉动功能。

AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台

AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习

AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。

3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计

3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习

项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。

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