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

rex-gym - 开源四足机器人的强化学习与实时模拟训练

GithubOpenAI GymRex四足机器人开源项目强化学习控制策略

rex-gym是一个开源项目，致力于通过强化学习和OpenAI Gym环境训练3D打印四足机器人，实现模拟训练到真实执行的无缝迁移。支持命令行操作、多种训练模式和地形模拟，旨在测试并提升控制策略的适应性。rex-gym不仅适用于教育和研发领域，其丰富的仿真环境和控制策略在实际应用中也已展示出显著的适应性和效果。

gym-ignition - 增强机器人环境创建的可复现性框架

GithubScenarIOgym-ignition开源项目强化学习机器人学环境仿真

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。

Gym-Trading-Env - Gymnasium金融交易环境支持强化学习算法研究

GithubGym Trading EnvPython库交易模拟开源项目强化学习金融数据

Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境，专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台，为交易算法研究提供了简化的工具。

rl_games - 强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现

GPU加速GithubRL Games多智能体训练开源项目强化学习机器人学习

rl_games是一个高性能强化学习库，实现了PPO、A2C等算法，支持NVIDIA Isaac Gym、Brax等环境的GPU加速训练。该库具备异步actor-critic、多智能体训练、自对弈等功能，可在多GPU上并行。rl_games提供Colab notebook示例便于快速上手，在多个基准测试中表现出色。作为一个功能丰富的强化学习工具，rl_games兼具高性能和易用性。

ns3-gym - 将强化学习引入网络仿真研究的创新框架

GithubOpenAI Gymns-3ns3-gym开源项目强化学习网络模拟

ns3-gym是一个整合OpenAI Gym和ns-3的开源框架，旨在促进强化学习在网络研究中的应用。该项目提供了自定义仿真环境的能力，包含认知无线电和RL-TCP等实例。通过详细的文档和示例，ns3-gym为研究人员提供了探索机器学习在网络优化领域潜力的平台。项目提供了完整的安装指南和API文档，便于研究者快速上手。ns3-gym的灵活架构支持各种网络场景的模拟，为网络协议和通信技术的创新研究开辟了新途径。

UAV-DDPG - UAV辅助移动边缘计算的深度确定性策略梯度任务优化

GithubUAV-DDPG开源项目强化学习无人机算法优化边缘计算

本研究提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的算法，用于优化UAV辅助的移动边缘计算(MEC)系统中的任务卸载。通过优化用户调度、任务卸载比例、UAV飞行角度和速度，旨在最小化最大处理延迟。实验结果表明，与传统算法相比，该DDPG算法显著降低了处理延迟。

Miniworld - 轻量级3D室内环境模拟器强化学习与机器人研究利器

3D环境模拟GithubMiniworldPython开源项目强化学习

Miniworld作为轻量级3D室内环境模拟器，为强化学习和机器人研究提供了简单而灵活的平台。它模拟了基本的室内场景，支持高性能多进程运行，资源需求低。虽然图形和物理模拟较为基础，但其易用性和可扩展性使其成为VizDoom或DMLab的有力替代。Miniworld还支持域随机化和深度图生成，适合各类研究需求。

AgentGym - 多环境下的广泛能力AI智能体进化平台

AgentGymGithub人工智能基准套件开源项目自我进化方法高质量轨迹集

AgentGym是一个框架，通过多种交互环境和统一任务格式，协助科研人员评估和开发具备广泛能力的语言模型智能体。平台支持实时反馈和并发操作，包含14种环境，如网页导航、文字游戏和家务任务。核心组成包括高质量的轨迹集AgentTraj和基准测试套件AgentEval，并提出了智能体自我进化方法AgentEvol。实验结果显示，进化后的智能体可与当前最先进的模型媲美。

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。

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。

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