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dm_control

提供物理仿真和强化学习环境的全面工具

Google DeepMind的dm_control软件包使用MuJoCo物理引擎,提供物理仿真和强化学习环境的全面工具。核心组件包括Python绑定库、强化学习环境、交互式查看器,以及创建复杂控制任务的附加库。用户可通过pip命令安装,并支持多种OpenGL渲染后端。dm_control为研究人员和开发者提供丰富功能和灵活配置,助力连续控制任务的开发与实验。

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
GithubMuJoCo仿真开源项目机器人学深度学习物理引擎
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。
dmc2gym - 为DeepMind Control Suite的标准OpenAI Gym接口
DeepMind Control SuiteGithubOpenAI Gym图像维度开源项目行为空间随机种子
dmc2gym是一个轻量级包装器,它为DeepMind Control Suite提供标准的OpenAI Gym接口。该项目支持可靠的随机种子初始化,确保确定性行为;支持将本体感知转换为图像观察并可以自定义图像尺寸;动作空间归一化,将每个动作的坐标限制在[-1, 1]范围内;允许设置动作重复功能。
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。
robosuite - 基于MuJoCo的机器人学习仿真框架
GithubMuJoCorobosuite基准测试开源项目机器人学习模拟框架
robosuite是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架,提供标准化基准环境和模块化设计。框架包含多种机器人模型、抓手模型、控制器模式和标准化任务,支持程序化生成新环境、多模态传感和逼真渲染。robosuite为机器人智能研究提供了可靠、灵活的仿真平台,降低了前沿研究的门槛。
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。
MotionCtrl - 视频生成中的动作控制统一解决方案
AIGithubMotionCtrl动作控制开源项目腾讯视频生成
MotionCtrl是一个统一的视频生成动作控制系统,可独立调节生成视频中的相机和物体运动。该项目兼容SVD、VideoCrafter和AnimateDiff等多个视频生成模型,并提供训练代码、推理脚本和在线演示。通过MotionCtrl,研究人员和内容创作者能够更精确地控制生成视频的动作效果,从而提高视频生成的质量和灵活性。
lab2d - 高效灵活的2D网格环境创建工具,专为机器学习研究设计
DeepMind Lab2DGithub开源项目强化学习机器学习环境创建网格世界
DeepMind Lab2D是一个专为机器学习研究设计的2D环境创建系统。它通过文本地图和Lua代码定义网格世界,兼具易用性和高性能。系统支持多智能体交互,提供Python dm_env API和C API接口。适用于Linux和macOS平台,可通过pip安装或源码构建。DeepMind Lab2D为研究人员提供了一个灵活高效的2D环境开发工具。
OmniControl - 先进的人体动作生成与精确控制技术
GithubOmniControl人体动作生成关节控制开源项目机器学习计算机视觉
OmniControl是一个基于扩散模型的人体动作生成项目,实现了对任意关节在任意时间的精确控制。通过空间引导和真实性引导,该项目能生成高质量、自然的动作序列。OmniControl提供预训练模型、训练代码和评估工具,支持HumanML3D等数据集,为动作生成研究和应用领域提供了灵活有力的解决方案。
myosuite - 面向生物力学控制的肌肉骨骼仿真环境集合
GithubMuJoCoMyoSuite开源项目机器学习生物力学控制肌肉骨骼环境
MyoSuite是一个开源的肌肉骨骼仿真环境集合,基于MuJoCo物理引擎构建,并通过OpenAI gym API封装。该项目提供了多样化的仿真任务,涵盖手臂、手部和下肢等,为研究人员提供了应用机器学习解决生物力学控制问题的平台。MyoSuite支持Python 3.8及以上版本,安装便捷,并配有详细的教程和文档。这一工具集为生物力学和机器人学研究领域提供了有力支持。
DMFF - 革新分子模拟和力场参数化的全可微分子力场
DMFFGithub分子力场参数优化开源项目机器学习自动微分
DMFF是一个基于Jax的Python包,实现全可微分子力场模型。它简化力场参数化,支持点电荷和多极化模型,适用于水、生物大分子和有机聚合物系统。DMFF集成自动微分技术和AI优化,支持GPU加速,为分子系统研究和力场开发提供高效工具。
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