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gym-unrealcv

视觉强化学习真实虚拟环境

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。

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。
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。
ViZDoom - AI视觉强化学习平台,支持多平台与多语言
APIGithubViZDoom开源项目强化学习深度学习视觉学习
ViZDoom平台基于ZDoom引擎,可通过视觉信息训练AI玩Doom游戏,适用于视觉学习和深度强化学习研究。支持Linux、macOS和Windows平台,提供Python和C++ API以及Gymnasium/OpenAI Gym环境封装。该平台具备自定义场景创建、同步和异步多玩家模式、可调分辨率和渲染参数,还支持3D视觉和音频缓冲区访问。
MindMaker - 为Unreal Engine开发的机器学习AI插件,支持自定义Python脚本和预编译引擎
DRL EngineGithubMindMaker AI PluginOpenAI GymUnreal Engine 4Unreal Engine 5开源项目
MindMaker AI插件是一个开源工具,可以将Unreal Engine 4和5中的游戏和仿真环境变成OpenAI Gym环境,用于训练自主机器学习代理。通过该插件的网络连接,开发者可以使用自定义的Python脚本或预编译的MindMaker DRL引擎进行机器学习。该插件支持2D、3D和VR项目,并兼容多种深度强化学习算法,如A2C、DDPG和PPO等。无论是游戏开发、自动驾驶还是生成建筑等技术应用,MindMaker AI插件都能提供高效解决方案,简化AI代理的训练过程。
UEVR - 通用虚幻引擎VR模组 支持UE4和UE5游戏
GithubOpenVROpenXRUEVRVR模组开源项目虚幻引擎
UEVR是一款开源的通用虚幻引擎VR模组,适用于UE4和UE5游戏。该工具提供6DOF支持、立体3D渲染和多种渲染模式。UEVR可自动处理游戏UI,支持3DOF和房间尺度移动,并提供插件系统。这使得玩家和开发者能够为虚幻引擎游戏添加VR功能。
panda-gym - 机器人学习环境集,基于PyBullet和gymnasium
GithubPyBulletgymnasiumpanda-gym开源项目强化学习机器人环境
panda-gym是基于PyBullet物理引擎和gymnasium的机器人环境集,提供抓取、推动、滑动等多种任务环境。项目支持随机动作采样和人机交互渲染,并提供预训练模型和基准测试结果。panda-gym安装简便,适用于机器人学习研究。
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
GithubPyBullet仿真开源项目强化学习控制无人机
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。
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。
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。
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。
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