gym-pybullet-drones

轻量级无人机仿真环境助力强化学习与控制算法研究

gym-pybullet-drones是基于PyBullet的轻量级无人机仿真环境，用于强化学习和控制算法研究。支持多机协同飞行、PID控制和下洗效应模拟，兼容Gymnasium、Stable-Baselines3等框架。集成SITL仿真和固件，为无人机算法开发和测试提供灵活高效的平台。

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介绍相关项目

habitat-lab - 模块化库，支持多任务AI训练与人机交互

GithubHabitat-Labembodied AI任务训练多代理开源项目模拟器

Habitat-Lab是一个模块化库，专为端到端体态AI任务开发设计。支持多种任务定义、代理配置与训练评估，以及人机交互。结合Habitat-Sim模拟器，Habitat-Lab提供灵活的训练环境和评估工具，是体态AI研究的关键平台。

Safe-Reinforcement-Learning-Baselines - 综合安全强化学习研究资源库

GithubSafe Reinforcement Learning基准测试安全强化学习开源项目环境算法

Safe-Reinforcement-Learning-Baselines项目汇集了安全强化学习领域的多种基线算法和基准环境，涵盖单智能体和多智能体场景。该资源库提供环境支持、算法实现、相关调查、学术论文和教程等全面内容，为研究人员提供系统性的安全强化学习工具和参考资料，促进该领域的持续发展和创新。

Autonomous-Driving-in-Carla-using-Deep-Reinforcement-Learning - CARLA仿真中的深度强化学习自动驾驶模型

CARLAGithubPPO变分自编码器开源项目深度强化学习自动驾驶

该项目在CARLA仿真环境中，使用深度强化学习方法进行自动驾驶训练。通过结合PPO算法和变分自编码器（VAE），加速学习并提高驾驶决策能力。项目采用Python和PyTorch构建，重点在于自动驾驶和障碍物回避的持续学习。对于推动自动驾驶技术和决策效率研究具有显著意义。

yoloair - YOLOAir2024版：综合模型改进教程与源码库

GithubPyTorchUltralyticsProYOLOAirYOLOv5YOLOv8开源项目

YOLOAir2024版发布，提供多模型支持及改进教程，包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等。通过统一框架和模块化实现模型多样化应用，如目标检测、实例分割、图像分类等，适用于科研与实际应用。免费提供源代码。

apm_planner - 开源地面站软件提供无人机系统控制与监测

APM PlannerArduPilotGithub地面站软件开源开源项目无人机

APM Planner 2.0是一款开源地面站软件，主要用于ArduPilot无人机系统的控制和监测。它具有直观的界面，可进行飞行规划、参数设置和实时数据显示等。支持多种无人机平台及Windows、Mac、Linux操作系统，为无人机用户提供地面控制功能。

cleanrl - 一个深度强化学习库

CleanRLGithubPPO算法云集成单文件实现开源项目深度强化学习

CleanRL是一款简洁高效的深度强化学习库，提供单文件实现和广泛的算法支持，包括PPO、DQN等。它支持本地和云端实验、Tensorboard日志记录及Weights and Biases管理，适用于研究与快速原型开发。

FinRL_Podracer - 高效轻量的强化学习量化交易框架

GithubPodracer开源项目强化学习算法策略量化交易金融科技

FinRL_Podracer是基于ElegantRL和FinRL构建的中级强化学习量化交易框架。该框架为开发者和专业人士提供轻量级、高效和稳定的算法交易策略开发解决方案。FinRL_Podracer支持DDPG、TD3、SAC等多种深度强化学习算法，适用于连续和离散动作空间。框架采用Pythonic设计原则，注重研究人员和算法交易者需求，支持灵活的代码迭代和精细控制。

ElegantRL - 云原生高效的大规模并行深度强化学习框架，支持弹性扩展

DRL算法ElegantRLGithub云原生并行计算开源项目深度强化学习

ElegantRL是一个云原生的大规模并行深度强化学习框架，支持多种DRL算法和多代理环境。其核心代码少于1000行，具备轻量、高效和弹性特点。通过微服务架构和容器化，支持大规模计算节点扩展，并自动分配云端资源。相比Ray RLlib和Stable Baselines 3，ElegantRL在单GPU、多GPU和云平台测试中更稳定高效。广泛应用于RLSolver、FinRL等项目，并支持Isaac Gym等模拟器。

gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具

GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目

GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库，旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速，并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法，同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。

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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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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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