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

AgileRL - 革新强化学习的高效开发框架

AgileRLGithub开源项目强化学习机器学习超参数优化进化算法

AgileRL是一个创新的深度强化学习库，专注于提升强化学习的开发效率。通过引入RLOps概念，该库显著缩短了模型训练和超参数优化的时间。AgileRL采用进化超参数优化技术，自动找到最优超参数，减少了大量训练运行。它支持多种先进的可进化算法，包括单智能体、多智能体、离线学习和上下文多臂赌博机，并具备分布式训练能力。相比传统方法，AgileRL在超参数优化速度上实现了10倍的提升。

BotLab - 游戏AI机器人测试与评估模拟环境

AI工具AI游戏BotLab性能评估机器人模拟游戏测试

BotLab作为游戏AI机器人测试平台，模拟多样化游戏环境。用户可在各种挑战场景中观察机器人行为，无需代码分析即可评估性能。平台提供快速、安全的方法测试机器人可靠性、性能和安全性，促进游戏AI技术的理解与优化。

mushroom-rl - 模块化强化学习Python库MushroomRL

GithubMushroomRLPython库开源项目强化学习机器学习深度学习

MushroomRL是一个模块化的Python强化学习库，集成主流张量计算库和RL基准测试环境。它实现了经典和深度强化学习算法，便于进行RL实验。该库兼容OpenAI Gym、PyBullet等环境，涵盖Q-Learning、DQN、DDPG等算法。MushroomRL还支持Habitat和iGibson等高真实度模拟环境，为研究提供多样化选择。

Practical_RL - 强化学习开源课程：实用技巧与实践

GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习

Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程，提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持，涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用，包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程，使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。

walk-these-ways - 四足机器人Go1自主行走控制器训练与部署工具包

GithubGo1Isaac GymUnitree开源项目强化学习机器人控制

这是一个开源工具包,用于训练和部署四足机器人Go1的自主行走控制器。工具包基于Isaac Gym模拟器进行强化学习训练,支持多样性行为(MoB)方法以提高控制器泛化能力,并提供将训练策略部署到实体机器人的功能。包含完整的训练、评估和部署流程,以及详细的使用指南。

simglucose - Python实现的1型糖尿病模拟器助力强化学习研究

GithubOpenAI Gymsimglucose开源项目强化学习糖尿病模拟器血糖控制

simglucose 是一个基于 FDA 批准的 UVa/Padova Simulator 实现的开源 1 型糖尿病模拟器。它包含 30 个虚拟患者模型，兼容 OpenAI Gym 和 rllab API，支持自定义奖励函数和控制器。该项目支持并行计算，能生成多种性能分析图表。研究人员可利用 simglucose 开发和测试糖尿病管理的强化学习算法，为相关研究提供了便利。

rl-baselines3-zoo - Stable Baselines3 强化学习代理的训练框架，包括超参数优化和预训练代理

GithubRL Baselines3 ZooStable Baselines3开源项目强化学习训练框架超参数调整

RL Baselines3 Zoo提供一个灵活的训练框架支持众多增强学习算法和环境。此框架便于进行算法基准测试、调优以及AI模型的训练和评估。已集成200多个预训练智能体，并配备全面的文档和安装指南，适合科研和开发使用。

stable-baselines3 - 增强型PyTorch强化学习算法，实现可靠性与自定义支持

GithubPyTorchRL算法Stable Baselines3开源项目强化学习稳定基线

实现可靠的PyTorch强化学习算法，方便研究和工业用户复制和优化新思路。支持自定义环境与策略，提供统一接口，适合项目开发和性能对比。涵盖A2C、PPO、DQN等算法，包含迁移指南和在线文档，适用于有强化学习基础的用户。

OmniControl - 先进的人体动作生成与精确控制技术

GithubOmniControl人体动作生成关节控制开源项目机器学习计算机视觉

OmniControl是一个基于扩散模型的人体动作生成项目，实现了对任意关节在任意时间的精确控制。通过空间引导和真实性引导，该项目能生成高质量、自然的动作序列。OmniControl提供预训练模型、训练代码和评估工具，支持HumanML3D等数据集，为动作生成研究和应用领域提供了灵活有力的解决方案。

LearningHumanoidWalking - 强化学习驱动的人形机器人双足行走算法

GithubMuJoCoPyTorch人形机器人双足行走开源项目强化学习

LearningHumanoidWalking开源项目探索了基于强化学习的人形机器人双足行走控制。该项目利用PPO算法训练机器人在预设足迹上行走，实现了包括上下楼梯和弯道行走在内的复杂任务。项目提供了完整的代码实现，涵盖环境设置、奖励函数和网络结构等，为相关研究提供了可复现的实验基础。通过MuJoCo物理引擎仿真，该算法在多种复杂地形中展现了良好性能。

相关项目

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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