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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。

dm_control - 提供物理仿真和强化学习环境的全面工具
GithubGoogle DeepMindMuJoCodm_control开源项目深度强化学习物理仿真
Google DeepMind的dm_control软件包使用MuJoCo物理引擎,提供物理仿真和强化学习环境的全面工具。核心组件包括Python绑定库、强化学习环境、交互式查看器,以及创建复杂控制任务的附加库。用户可通过pip命令安装,并支持多种OpenGL渲染后端。dm_control为研究人员和开发者提供丰富功能和灵活配置,助力连续控制任务的开发与实验。
donkeycar - 模块化且简洁的Python自驾库
DonkeycarGithubPythonRaspberry Pi开源项目深度学习自动驾驶
Donkeycar是一个模块化且简洁的Python自驾库,专为爱好者和学生设计,便于快速实验和社区贡献。它广泛应用于高中和大学的学习与研究,提供丰富的图形界面和模拟器功能,让用户在构建机器人前即可进行实验。适用于基于Raspberry Pi的自驾车构建,支持多种摄像头、GPS和深度学习模型,是参与线上和线下自驾车比赛的理想选择。
dmc2gym - 为DeepMind Control Suite的标准OpenAI Gym接口
DeepMind Control SuiteGithubOpenAI Gym图像维度开源项目行为空间随机种子
dmc2gym是一个轻量级包装器,它为DeepMind Control Suite提供标准的OpenAI Gym接口。该项目支持可靠的随机种子初始化,确保确定性行为;支持将本体感知转换为图像观察并可以自定义图像尺寸;动作空间归一化,将每个动作的坐标限制在[-1, 1]范围内;允许设置动作重复功能。
rl-agents - 强化学习算法集:覆盖多种环境及应用
Deep Q-NetworkGithubMonte-Carlo Tree SearchReinforcement LearningValue Iterationrl-agents开源项目
此页面介绍了多种强化学习算法的实现,如价值迭代、交叉熵方法、蒙特卡洛树搜索和深度Q网络,适用于有限MDP和连续动作空间等环境。用户可参考详细的安装和使用指南,通过命令行运行实验和基准测试,并使用Gym Monitor和Tensorboard等工具进行性能监控,非常适合优化决策和数据分析的研究者与开发者。
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。
vid2player3d - 基于广播视频的物理模拟网球技能学习系统
GithubSIGGRAPH开源项目机器学习物理模拟网球技能视频分析
vid2player3d是一个从广播视频中学习网球技能的物理模拟系统。该项目结合物理模拟和机器学习技术,使用分层控制器架构,包括低级模仿策略、运动嵌入和高级规划策略。系统在IsaacGym环境中实现,能够捕捉真实选手的动作特征,为虚拟体育训练和娱乐应用提供了新的技术方案。
drl-zh - 深度强化学习入门,从零开始实现经典算法
Atari游戏DQNDeep Reinforcement LearningGithubPPOSAC开源项目
本课程提供深度强化学习的基础和经典算法的实用入门指导。学习者将从零开始编写DQN、SAC、PPO等算法,并掌握相关理论。课程内容还包括训练AI玩Atari游戏及模拟登月任务。同时详细介绍环境设置和代码实现步骤,支持Visual Studio Code和Jupyter Notebook,确保学习过程流畅高效。
diffusion_policy - 扩散模型驱动的机器人控制算法实现复杂任务执行
Diffusion PolicyGithub开源项目强化学习机器人控制模拟环境计算机视觉
Diffusion Policy是一种基于扩散模型的机器人控制算法,旨在高效执行复杂任务。该项目提供实验日志、预训练检查点和完整代码库,支持模拟环境和真实机器人的训练与评估。其代码结构便于添加新任务和方法,同时保持灵活性。研究人员可复现实验结果,并将算法应用于多种机器人控制场景。
PPO-PyTorch - 使用PyTorch实现的简易PPO算法工具
GithubOpenAI gymPPO-PyTorchProximal Policy Optimization开源项目强化学习超参数调整
该项目提供了一个基于PyTorch的简易PPO算法实现,适用于OpenAI Gym环境,帮助初学者理解PPO。更新内容包括整合离散和连续算法,并引入了线性衰减机制。用户可以通过PPO_colab.ipynb在Google Colab中便捷地训练、测试和绘制图表。项目支持单线程执行,并提供日志记录、可视化和动画生成工具。
skypilot - 高效部署AI和批处理作业至全球云平台
GPUGithubLLMSkyPilot云计算开源项目成本节约热门
SkyPilot是一个为LLMs和AI提供的框架,支持在任意云平台运行,最大化GPU利用率和降低成本。该框架通过自动管理作业队列,简化了扩展操作,还提供了对象存储的简便接入。用户可以在全球任一区域的云中自动故障转移,使用管理型Spot实例以较低成本运行,同时自动选择成本最优的机型和区域。
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