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robotic-warehouse

多智能体仓库机器人协作模拟环境

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。

awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南
Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法
该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。
visualwebarena - 真实视觉网络任务评估多模态智能体表现的基准平台
AI评估GPT-4VGithubVisualWebArena多模态代理开源项目视觉网页任务
VisualWebArena是一个评估多模态自主语言智能体的真实基准平台。它包含多种基于网络的复杂视觉任务,全面评估智能体的各项能力。该项目基于WebArena的可复现评估方法,提供端到端训练和环境重置功能,支持在任意网页上测试多模态智能体。项目还公开了GPT-4V + SoM智能体在910个任务中的表现数据,方便研究人员进行分析和评估。
pytorch-rl - Pytorch中的深度强化学习算法实现
GithubOpenAI GymPytorch开源项目强化学习机器人任务深度学习
pytorch-rl项目在Pytorch中实现了多种深度强化学习算法,适用于连续动作空间。用户可以在CPU或GPU上高效训练这些算法,并与OpenAI Gym无缝集成。支持的算法包括DQN、DDPG、PPO等,涵盖环境建模和参数空间噪声探索等功能。
Awesome-LLM-Robotics - 机器人和人工智能融合的前沿研究资源汇编
Github人工智能大语言模型开源项目推理机器人规划
该资源列表汇编了大型语言模型和多模态模型在机器人和强化学习领域的最新研究成果。内容涵盖推理、规划、操作、指令和导航等方面,并包括相关模拟框架。这一综合性参考资料有助于研究人员和开发者探索人工智能与机器人技术的融合前沿。
Online-3D-BPP-PCT - 基于配置树的在线3D装箱算法 支持连续空间与复杂约束
3D装箱Github在线算法开源项目深度强化学习装箱稳定性配置树
该项目开发了基于装箱配置树的在线3D装箱算法。通过深度强化学习实现连续空间装箱、稳定性约束和复杂约束处理。算法可适应任意尺寸容器和物品,提供近似稳定性算法。项目还包含渲染、形状处理和模拟工具,为3D装箱技术研究提供解决方案。相比传统方法,具有更好性能和适应性。
Holodeck - 语言驱动的3D AI环境生成系统
3D环境生成AI2-THORGithubHolodeck实体AI开源项目自然语言指导
Holodeck是一个基于AI2-THOR平台的开源项目,旨在通过自然语言指令生成逼真的3D AI环境。该系统结合GPT-4语言模型和高效布局算法,能将文字描述转化为详细的3D场景。Holodeck为embodied AI研究提供了便捷工具,支持快速创建多样化的复杂环境用于测试和训练。项目提供完整代码和文档,为AI研究社区贡献了有价值的资源。
walk-these-ways - 四足机器人Go1自主行走控制器训练与部署工具包
GithubGo1Isaac GymUnitree开源项目强化学习机器人控制
这是一个开源工具包,用于训练和部署四足机器人Go1的自主行走控制器。工具包基于Isaac Gym模拟器进行强化学习训练,支持多样性行为(MoB)方法以提高控制器泛化能力,并提供将训练策略部署到实体机器人的功能。包含完整的训练、评估和部署流程,以及详细的使用指南。
envpool - 高性能并行强化学习环境执行引擎
EnvPoolGithub并行处理开源项目强化学习环境仿真高性能计算
EnvPool是一款基于C++的高性能并行强化学习环境引擎。它支持Atari、Mujoco等多种环境,提供同步和异步执行模式,适用于单玩家和多玩家场景。EnvPool易于集成新环境,在高端硬件上可达到每秒100万Atari帧或300万Mujoco步骤的模拟速度,比传统Python子进程方法快约20倍。作为通用解决方案,EnvPool可显著加速各类强化学习环境的并行化执行。
docker-for-robotics - Docker与ROS/ROS 2集成的全面开发指南
DockerGithubROS可视化界面容器化开发开源项目机器人操作系统
这是一个综合性的Docker与ROS/ROS 2集成指南,涵盖图形界面显示、硬件操作、实时代码和多机网络设置等主题。指南详细介绍了Visual Studio Code的配置过程,并提供了ROS和ROS 2的实例和模板。适用于Linux和Windows系统,旨在简化机器人开发流程,提升开发效率。
HandyRL - 高效实用的分布式强化学习框架
GithubHandyRLPyTorch分布式训练开源项目强化学习离线策略修正
HandyRL是一个基于Python和PyTorch的分布式强化学习框架,已在Kaggle竞赛中取得优异成绩。它采用离线策略修正的策略梯度算法和学习者-工作者架构,支持自定义环境和大规模训练。HandyRL的高并行能力和实用性使其在竞争性游戏AI开发中表现出色,能够快速训练出强大的AI模型。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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