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gym-ignition

增强机器人环境创建的可复现性框架

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。

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。
gym-electric-motor - 电机仿真与控制的Python开源工具箱
GithubPythongym-electric-motor开源项目强化学习电动机仿真驱动系统
Gym Electric Motor (GEM) 是一个用于电机仿真与控制的Python开源工具箱,支持传统控制和强化学习实验。它能构建典型的传动系统,进行闭环仿真并提供各种决策算法接口。适用于工业和学术领域的工程师,涵盖从线性反馈控制到深度确定性策略梯度等多种应用。通过简单的安装步骤和丰富的示例文档,用户可以快速开始使用并进行深入研究。
gymfc - 专注于姿态控制的飞行控制调优框架
GithubGymFC开源项目控制系统调优深度强化学习神经网络飞行控制
GymFC是一款专注于姿态控制的飞行控制调优框架,可以合成性能超越传统PID控制器的神经飞行控制器,也可以调优传统控制器。它是Neuroflight固件开发控制器的主要方法,支持多种飞行器。项目依赖Ubuntu和Gazebo模拟器,支持传感器数据订阅和控制信号发布。用户需要提供飞行控制器、调优器、环境接口和数字孪生来实现个性化调优。框架灵活,适合各种飞行控制系统开发,旨在扩展飞行控制研究领域。
SerpentAI - 强大的游戏代理框架,提供机器学习与AI研究的工具
GithubPythonSerpent.AI开源开源项目机器学习游戏代理框架热门
Serpent.AI是一个简单而强大的游戏代理框架,专为开发者打造,以协助他们利用Python开发视频游戏代理。该框架旨在为机器学习和人工智能研究提供有价值的工具,同时也适合爱好者使用。框架支持少依赖、易于使用,并提供图形用户界面。Serpent.AI支持Linux和Windows系统,采用开源MIT许可证,并探索为非技术用户提供Steam分发。
ai2thor - AI智能体交互研究的高仿真仿真环境
AI2-THORGithub交互式环境人工智能开源项目机器人学习计算机视觉
AI2-THOR是一个高仿真的交互式AI研究框架。它包含200多个精细场景、2600多个家居物品和200多种交互动作,支持多类智能体和图像模态。框架具备逼真的物理交互,适用于导航和操作任务研究。同时提供丰富元数据和自定义奖励功能。AI2-THOR为体现式AI研究提供了功能全面的仿真环境。
PythonRobotics - 集成多种机器人算法的Python开源项目
GithubPythonRoboticsSLAM定位导航开源项目机器人算法路径规划
PythonRobotics汇集了多种机器人算法的Python实现,包括定位、导航、SLAM和路径规划等领域的经典算法。项目代码易于理解,实用性强,依赖性低,适合学习和实践机器人算法。它提供了丰富的文档和动画演示,可作为开发机器人应用的参考资源。
tinyzero - 简易强化学习框架 快速训练类AlphaZero智能体
AlphaZeroGithub开源项目强化学习环境模拟神经网络蒙特卡洛树搜索
tinyzero是一个简易的强化学习框架,用于在任意环境中训练类AlphaZero的智能体。该框架提供简单接口实现新环境、模型和智能体,支持多种游戏类型。tinyzero采用Monte Carlo树搜索和深度学习技术,可在Google Colab上快速部署,适合研究人员和爱好者探索AI在各类任务中的应用。
irl-imitation - 逆强化学习算法在Python和Tensorflow中的实现
GithubInverse Reinforcement LearningPythonTensorFlow开源项目强化学习算法实现
该项目实现了多种逆强化学习(IRL)算法,包括线性逆强化学习、最大熵逆强化学习和深度最大熵逆强化学习,基于Python和Tensorflow。支持在2D和1D网格世界中的应用。项目依赖于Python 2.7、cvxopt、Tensorflow 0.12.1和matplotlib,通过代码示例和命令行选项,有助于快速理解和使用这些算法。为逆强化学习领域的研究者提供了重要的参考资源。
HighwayEnv - 多场景自动驾驶模拟与决策训练环境
Githubhighway-env决策系统开源项目强化学习环境仿真自动驾驶
HighwayEnv是一个自动驾驶和决策任务模拟环境集。它包含高速公路、环岛、停车场和十字路口等多种场景,模拟真实驾驶情况。支持DQN、DDPG和MCTS等多种强化学习算法,便于研究人员开发和测试自动驾驶策略。该项目具有良好的可用性和扩展性,适用于自动驾驶研究和教学。
openrl - 综合性强化学习平台,支持多任务训练
GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理
OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架,支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持,兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时,OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置,并提供中英文文档。
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