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safe-control-gym

安全控制与强化学习的物理仿真平台

safe-control-gym强化学习机器人控制仿真环境安全约束Github开源项目

'safe-control-gym'是一个开源的基于物理的仿真平台，为学习控制和强化学习研究提供CartPole和Quadrotor环境。该平台支持符号化先验动力学，实现多种扰动和约束条件，集成了多种控制器和安全过滤器。研究人员可利用此平台测试控制方法的鲁棒性和泛化能力，探索安全学习和控制领域的创新。

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介绍相关项目
robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境
GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习
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。
gym-unrealcv - 视觉强化学习真实虚拟环境
GithubOpenAI GymUnrealCV开源项目机器人视觉虚拟环境视觉强化学习
Gym-UnrealCV是一个结合虚幻引擎和OpenAI Gym的开源项目,为视觉强化学习提供真实虚拟环境。支持主动物体跟踪、物体搜索和机器人臂控制等多种机器人视觉任务。项目设计简单易用,无需深入了解底层技术即可运行强化学习算法。提供预定义环境、随机代理示例和多种学习算法实现,并支持环境自定义,满足不同研究需求。
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。
gymfc - 专注于姿态控制的飞行控制调优框架
GithubGymFC开源项目控制系统调优深度强化学习神经网络飞行控制
GymFC是一款专注于姿态控制的飞行控制调优框架，可以合成性能超越传统PID控制器的神经飞行控制器，也可以调优传统控制器。它是Neuroflight固件开发控制器的主要方法，支持多种飞行器。项目依赖Ubuntu和Gazebo模拟器，支持传感器数据订阅和控制信号发布。用户需要提供飞行控制器、调优器、环境接口和数字孪生来实现个性化调优。框架灵活，适合各种飞行控制系统开发，旨在扩展飞行控制研究领域。
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。
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.NET - OpenAI Gym的C#移植版，适用于强化学习环境
C#GithubGym.NETOpenAI Gym工具包开源项目强化学习
Gym.NET是OpenAI Gym的C#移植版本，提供标准化的强化学习开发环境。用户可通过NuGet安装Gym.NET及其多种环境和渲染模块，支持例如CartPole-v1等经典环境的运行和渲染。项目目标是逐步实现多种OpenAI Gym环境，包括经典、Mujoco、Box2D和Atari等。详细的安装步骤和示例代码请参考项目的GitHub页面。
robosuite - 基于MuJoCo的机器人学习仿真框架
GithubMuJoCorobosuite基准测试开源项目机器人学习模拟框架
robosuite是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架，提供标准化基准环境和模块化设计。框架包含多种机器人模型、抓手模型、控制器模式和标准化任务，支持程序化生成新环境、多模态传感和逼真渲染。robosuite为机器人智能研究提供了可靠、灵活的仿真平台，降低了前沿研究的门槛。
gym-anytrading - 基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境
FOREXGithubOpenAI Gym交易算法开源项目强化学习股票交易
gym-anytrading提供了一系列基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境。它包含TradingEnv、ForexEnv和StocksEnv三个环境，支持外汇和股票市场交易模拟。该项目专注于简单性、灵活性和全面性，可以轻松定制交易动作、仓位和奖励函数等。它还提供了示例代码，展示如何与Stable-Baselines3等库集成使用。项目GitHub链接：https://github.com/AminHP/gym-anytrading
openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架，兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习
OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口，内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验，自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式，确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果，帮助选择最佳解决方案，专注于强化学习的关键研究，如算法、策略、记忆和参数调优。
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