robotic-warehouse

多智能体仓库机器人协作模拟环境

多机器人仓库强化学习 Gymnasium 动作空间奖励机制 Github 开源项目

robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境，模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置，支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法，为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。

playground - 基于炸弹人的多智能体AI研究平台

AI研究GithubPommerman多智能体学习开源项目机器学习游戏环境

Playground是基于炸弹人游戏的AI研究平台，为多智能体学习提供标准化环境。平台设有自由对战、团队对战和团队通讯对战三种模式，用于测试AI代理的规划、战术和合作能力。研究人员可通过Docker提交训练的代理参与全球比赛，促进多智能体和通信研究发展。项目得到多位AI专家支持，并鼓励社区贡献。

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。

wukong-robot - 灵活的中文语音对话机器人和智能音箱

Githubwukong-robot中文语音识别开源项目智能音箱语音对话机器人

wukong-robot 是一个灵活、模块化的中文语音对话机器人和智能音箱项目，集成多种语音识别和合成技术，支持本地及在线对话机器人，可定制名称与功能，适用于智能家居控制和脑机接口唤醒。开放API和简单安装，使其成为个性化智能音箱的理想选择。

warp-drive - GPU驱动的高效多智能体强化学习框架

GPU加速GithubWarpDrive多智能体并行计算开源项目深度强化学习

WarpDrive是一款开源的强化学习框架，专为GPU环境优化。它支持单GPU或多GPU上的端到端多智能体强化学习，通过充分利用GPU并行计算能力，显著提升训练速度。WarpDrive通过减少CPU和GPU间的数据传输，并在多智能体和多环境副本间并行运行模拟，大幅提高了计算效率。这使得同时运行海量并发模拟成为可能，实现了比传统CPU方案高出百倍的训练吞吐量。

PettingZoo - Python多智能体强化学习库

APIGithubPettingZooPython库多智能体强化学习开源项目环境模拟

PettingZoo是一个Python库，专为多智能体强化学习研究设计。它采用Agent Environment Cycle (AEC)游戏模型，提供统一的API支持各类多智能体环境。该库包含Atari、Butterfly、Classic等多个环境家族，支持多样化的智能体交互。PettingZoo还提供并行API用于同步行动场景，并通过严格的版本控制确保实验可重现性。

sample-factory - 高效强化学习框架实现快速训练和卓越性能

GithubPPO算法Sample Factory开源项目强化学习环境集成高吞吐量

Sample Factory是一个高效的强化学习库，专注于同步和异步策略梯度实现。它提供优化的算法架构、灵活的训练模式和多种环境支持，包括多智能体训练和PBT等功能。该库在VizDoom、IsaacGym和DMLab-30等多个领域展现出优秀性能，同时减少训练时间和硬件需求。Sample Factory支持导入其他项目，并允许自定义环境和模型架构。

hok_env - 腾讯王者荣耀AI环境提供多智能体强化学习新挑战

AIGithubMOBA开放环境开源项目强化学习王者荣耀

腾讯开发的Honor of Kings AI开放环境基于王者荣耀游戏,为多智能体强化学习提供新的泛化挑战。环境支持多样化英雄和对手,详细定义了观察空间、动作空间和奖励设计,并提供与游戏引擎交互的Python接口。目前支持1v1和3v3模式,可使用20个英雄进行训练。项目还包含基线算法实现和泛化挑战分析,为AI研究提供了新的基准测试平台。

mushroom-rl - 模块化强化学习Python库MushroomRL

GithubMushroomRLPython库开源项目强化学习机器学习深度学习

MushroomRL是一个模块化的Python强化学习库，集成主流张量计算库和RL基准测试环境。它实现了经典和深度强化学习算法，便于进行RL实验。该库兼容OpenAI Gym、PyBullet等环境，涵盖Q-Learning、DQN、DDPG等算法。MushroomRL还支持Habitat和iGibson等高真实度模拟环境，为研究提供多样化选择。

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。

rl-baselines-zoo - 一站式强化学习训练与优化集成环境

GithubRL Baselines ZooStable-Baselines3开源项目强化学习训练代理超参数调优

RL Baselines Zoo提供一个多元化的强化学习代理集合，支持用户通过简易界面进行代理训练和算法评测。项目含多个环境和算法，带有经过优化的默认超参数，适用于教育和研究用途。注意：此库已停止维护，建议使用更新的RL-Baselines3 Zoo版本。

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