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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'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。

AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台,涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷,支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等,解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题,广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
dogfight-sandbox-hg2 - 基于Python的空中战斗沙盒模拟器 助力战斗机控制研究
Dogfight 2GithubHARFANG 3DVR模式开源项目空战沙盒网络模式
该项目是一个基于Python和HARFANG 3D框架的空中战斗沙盒模拟器。它具备VR支持、地形渲染、自动驾驶系统和网络模式等功能。除了用于学习目的,该平台还应用于无人战斗机的强化学习研究。支持多种输入设备,并提供录制回放功能,为空战模拟和AI研究提供了实验环境。
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。
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。
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch - 深度强化学习PyTorch实现与代码示例
DQNDeep Reinforcement LearningGithubGymTD3pytorch开源项目
本项目提供经典和前沿的深度强化学习算法PyTorch实现,包括DQN、DDPG、PPO等。项目持续更新并维护,适用于Anaconda虚拟环境管理。详细的安装步骤和测试方法确保用户能顺利运行代码,文档中还提供了相关论文和代码链接,便于深入学习研究。
habitat-sim - 高性能3D模拟器,支持多种数据集和物理引擎
3D模拟器CAD模型GithubHabitat-Sim开源项目机器人物理仿真
Habitat-Sim是一款高性能3D模拟器,支持室内外3D扫描和CAD模型,并具备物理引擎。它配置了可调传感器和URDF机器人描述,专注于高效模拟。单线程渲染速度可达数千FPS,多线程渲染速度超过10000 FPS。通常与Habitat-Lab结合使用,适用于导航、指令执行和问答等智能体任务的端到端实验。
awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库
Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛
该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。
RoboticsAcademy - 学习机器人技术与人工智能的开放平台
GithubRoboticsAcademy人工智能开源平台开源项目机器人学计算机视觉
RoboticsAcademy是一个开源平台,提供实践机器人技术、人工智能和计算机视觉的练习。最新文档涵盖了安装指南、现有练习和示范视频,完全基于ROS,包含Gazebo和Rviz等工具。开发者可以通过GitHub Pages和Jekyll主题进行贡献。
carla_garage - 突破端到端自动驾驶模型的隐藏偏差 高性能仿真平台
CARLAGithub开源项目深度学习端到端模型自动驾驶计算机视觉
基于CARLA仿真器的端到端自动驾驶研究开源项目。提供可配置代码、文档和高性能预训练模型,揭示了端到端驾驶模型的隐藏偏差。在多个基准测试中表现优异,支持数据生成、模型训练和评估,有助于研究人员探索自动驾驶前沿问题。
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。
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