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gym-ignition

增强机器人环境创建的可复现性框架

gym-ignition机器人学强化学习环境仿真ScenarIOGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
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。
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。
RLcycle - 开源强化学习框架 提供多种算法实现
GithubHydraPyTorchRayWandB开源项目强化学习
RLcycle是一个开源的强化学习框架，实现了多种经典算法如DQN、A2C/A3C、DDPG和SAC。框架基于PyTorch构建，集成了Hydra配置管理、Ray并行计算和WandB日志记录功能。RLcycle提供可重用组件便于快速开发，支持Atari和PyBullet等环境，并附有使用指南和性能基准。该项目适合研究人员和开发者学习和实践各类强化学习算法。
skyagi - 利用大型语言模型的SkyAGI，打造真实可信的NPC互动
AIGithubNPCSkyAGI人类行为模拟开源项目游戏开发
SkyAGI是一个Python包，展示了大型语言模型在模拟可信人类行为方面的新能力。通过实现生成代理的概念，SkyAGI提供了一个有趣的角色扮演游戏。不同于传统的AI NPC系统，SkyAGI生成的NPC响应非常逼真，显示了其在游戏开发，特别是NPC剧本编写方面的巨大潜力。用户可以通过配置JSON文件定义自定义角色，SkyAGI还提供了《生活大爆炸》和《复仇者联盟》的示例角色，以展示其模拟能力和观察结果。
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。
LuckyRobots - 创新虚拟平台助力机器人AI模型开发与测试
AI工具AI模型RobotGPT机器人模拟自然语言命令虚拟环境
LuckyRobots提供创新的虚拟机器人训练环境，简化软件工程师的机器人开发流程。平台特色包括先进仿真环境、端到端AI模型部署、自然语言控制、逼真物理引擎和多样虚拟场景。支持复杂任务训练和测试，致力推动RobotGPT技术发展，为机器人实际应用奠定基础。
BotLab - 游戏AI机器人测试与评估模拟环境
AI工具AI游戏BotLab性能评估机器人模拟游戏测试
BotLab作为游戏AI机器人测试平台，模拟多样化游戏环境。用户可在各种挑战场景中观察机器人行为，无需代码分析即可评估性能。平台提供快速、安全的方法测试机器人可靠性、性能和安全性，促进游戏AI技术的理解与优化。
scope-rl - 离线强化学习与策略评估的开源Python库
GithubPython库SCOPE-RL开源项目离线强化学习离线策略评估策略选择
SCOPE-RL是一个用于离线强化学习的开源Python库。它实现了从数据生成到策略学习、评估和选择的完整流程。该库提供了多种离线策略评估(OPE)估计器和策略选择(OPS)方法，兼容OpenAI Gym和Gymnasium接口。SCOPE-RL还包含RTBGym和RecGym环境，用于模拟实际应用场景。它简化了离线强化学习的研究和实践过程，提高了实验的透明度和可靠性。
RoboticsAcademy - 学习机器人技术与人工智能的开放平台
GithubRoboticsAcademy人工智能开源平台开源项目机器人学计算机视觉
RoboticsAcademy是一个开源平台，提供实践机器人技术、人工智能和计算机视觉的练习。最新文档涵盖了安装指南、现有练习和示范视频，完全基于ROS，包含Gazebo和Rviz等工具。开发者可以通过GitHub Pages和Jekyll主题进行贡献。
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