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

AirSim - 开源跨平台模拟器AirSim助力AI自主飞行与车辆开发

AirSimGithubMicrosoft Project AirSim人工智能研究开源项目无人机模拟自动驾驶仿真

AirSim是一个开源的跨平台模拟器，支持Unreal Engine和Unity，用于无人机和汽车等自主车辆的模拟。该平台为AI研究提供支持，涵盖深度学习、计算机视觉和强化学习等领域。AirSim允许手动驾驶、编程控制、数据收集和天气效果应用等功能。尽管AirSim将于明年归档，但新推出的Project AirSim将提供更先进的模拟和AI能力，满足航空航天行业的需求。

DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案

GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习

项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch，构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境，实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。

PX4-Autopilot - 开源飞控系统适用多类型无人机平台

GithubPX4开源软件开源项目无人机自动驾驶飞行控制

PX4-Autopilot是一款开源无人机飞控系统，支持多旋翼、固定翼和垂直起降等多种飞行器。系统提供全面的飞行控制功能和中间件平台，具有良好的可移植性和跨平台兼容性。PX4包含多种模块和驱动，方便开发各类无人机。项目有活跃的社区支持，不断更新完善，适合无人机爱好者和开发人员使用。

drone-flight-controller - Arduino四轴飞行器PID控制系统

ArduinoGithubMPU6050PID控制Quadcopter开源项目飞行控制器

这是一个开源的Arduino四轴飞行器控制系统项目，基于Arduino Uno和MPU6050传感器。通过250Hz刷新率的数字PID控制和Ziegler-Nichols方法优化飞行控制算法。项目包括硬件连接说明、遥控配置、PID调优指南和安全机制，为无人机爱好者和开发者提供全面的学习资源。采用X型四轴结构，实现稳定飞行。项目详细说明了硬件连接、遥控配置和PID调优方法，并提供了安全机制和调试指南，适合无人机爱好者和开发者参考学习。

ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库

GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习

ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码，便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具，ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。

ravens - PyBullet仿真中的视觉机器人操纵任务集合

GithubPyBulletRavensTransporter Networks开源项目强化学习机器人操作

Ravens项目提供了一系列在PyBullet中模拟的任务，专注于学习基于视觉的机器人抓取与放置操作。项目包含一个类似Gym的API和10个桌面排布任务，每个任务包括专家演示脚本和奖励函数，用于模仿学习和强化学习。该项目展示了Transporter Network的效率，通过重新排列深度特征来推断视觉输入的空间位移，从堆叠积木到处理变形绳索，学习速度和推广能力均优于基准方法。

safety-gymnasium - 安全强化学习的可扩展定制化环境库

GithubMuJoCoSafety-Gymnasium可定制基准环境安全强化学习开源项目

Safety-Gymnasium为安全强化学习提供了可扩展的定制化环境。该库包含兼容约束信息的标准API和多种安全增强学习任务,如安全导航和速度控制。研究人员可通过其代码框架和环境设计探索新见解,促进SafeRL算法的基准测试和环境标准化。

robohive - 多功能机器人学习环境集合提供丰富模拟任务

GithubMuJoCoOpenAI-GymRoboHive开源项目机器人操作机器人环境

RoboHive是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习环境集合,包含手部操作、机械臂控制、肌肉骨骼模拟等多个任务套件。支持OpenAI Gym接口,兼容主流强化学习框架。环境丰富多样,安装使用简便,适合各类机器人学习研究。

humanoid-gym - 人形机器人强化学习框架实现零样本仿真到现实转移

GithubHumanoid-Gymlocomotion人形机器人仿真到现实开源项目强化学习

Humanoid-Gym是一个基于Nvidia Isaac Gym的强化学习框架，专门用于训练人形机器人的运动技能。该框架实现了从仿真到现实环境的零样本转移，并整合了Isaac Gym到Mujoco的仿真转换功能，用于验证训练策略的鲁棒性和泛化能力。项目在RobotEra的XBot-S和XBot-L真实机器人上成功实现了零样本仿真到现实转移，并提供了详细的训练指南、配置说明和执行脚本，便于训练和优化人形机器人的运动技能。

simple_rl - 轻量级Python强化学习实验框架

GithubPython复现结果实验开源项目强化学习简单框架

simple_rl框架专注于简化强化学习实验流程和提高结果可复现性。它内置了网格世界、OpenAI Gym等MDP环境，实现了Q-learning和R-Max等经典算法。新增的实验复现功能方便研究者重现成果。该框架支持Python 2和3，为强化学习研究和教学提供了实用工具。

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