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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。

Minigrid - 离散网格世界强化学习环境库 支持多样化任务和语言指令
BabyAIGithubGymnasiumMinigrid开源项目强化学习网格世界环境
Minigrid是一个用于强化学习研究的离散网格世界环境库。它采用Gymnasium标准API,具有轻量、快速和易定制的特点。该库包含原始Minigrid和BabyAI两类环境,提供多种目标导向和分层任务,如物品操作、门禁管理和迷宫导航等。BabyAI环境还集成了基于语言的任务指令生成功能,有助于语言学习研究。Minigrid支持通过编程调整环境复杂度,便于实施课程学习和难度优化。
android_env - 基于Android的强化学习平台
AndroidEnvAndroid系统Github开源项目强化学习环境模拟触摸屏界面
AndroidEnv是一个将Android设备转化为强化学习环境的Python库。该平台支持在Android系统上定义自定义任务,涵盖所有Android应用。智能体通过模拟触摸屏操作与设备交互,库则处理这些操作并返回像素观察和奖励信号。AndroidEnv适用于多种研究场景,如页面滚动、邮件发送或游戏得分等任务,为强化学习研究提供了丰富的实验环境。
SimplerEnv - 模拟环境下的真实机器人操作策略评估框架
GithubSimplerEnv仿真环境开源项目机器人操作真实世界评估策略评估
SimplerEnv 是一个基于 SAPIEN 模拟器和 ManiSkill2 基准的开源项目,为真实机器人操作策略评估提供高效可扩展的模拟环境。它包含视觉匹配和变体聚合两种评估方法,支持 RT-1 和 Octo 等策略的测试,并允许添加新的机器人和环境。该项目旨在推动真实到模拟评估技术的发展,为机器人操作策略研究提供标准化的评估工具。
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。
Miniworld - 轻量级3D室内环境模拟器 强化学习与机器人研究利器
3D环境模拟GithubMiniworldPython开源项目强化学习
Miniworld作为轻量级3D室内环境模拟器,为强化学习和机器人研究提供了简单而灵活的平台。它模拟了基本的室内场景,支持高性能多进程运行,资源需求低。虽然图形和物理模拟较为基础,但其易用性和可扩展性使其成为VizDoom或DMLab的有力替代。Miniworld还支持域随机化和深度图生成,适合各类研究需求。
Reinforcement-Learning - 将深度强化学习与神经网络使用Python和PyTorch实现结合的课程
GithubPyTorchPythonQ学习开源项目深度强化学习神经网络
本课程深入分析了神经网络与强化学习的结合,提供了Python和PyTorch实用实现。掌握Q学习、深度Q学习、PPO和演员批评算法,通过在OpenAI Gym的RoboSchool和Atari游戏中实际应用,熟悉深度强化学习的关键技术和应用场景。
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。
ai-game-devtools - AI游戏开发工具的最新动向和详情
AI Game DevToolsAgentGPTCodeGithubLLMUnity开源项目
关注最新的AI游戏开发工具,如大型语言模型(LLM)、自主Agent、代码生成、写作助手、图片生成、纹理处理、着色器、3D模型、动画、视频、音频、音乐、歌声和数据分析。项目包括AgentGPT、AICommand、Auto-GPT、BabyAGI、ChatGPT-API-unity等。支持Unity和Unreal Engine的专用集成工具,还提供多种开源项目和学术研究链接,帮助开发者高效创建和优化AI驱动的游戏内容。
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。
simple_rl - 轻量级Python强化学习实验框架
GithubPython复现结果实验开源项目强化学习简单框架
simple_rl框架专注于简化强化学习实验流程和提高结果可复现性。它内置了网格世界、OpenAI Gym等MDP环境,实现了Q-learning和R-Max等经典算法。新增的实验复现功能方便研究者重现成果。该框架支持Python 2和3,为强化学习研究和教学提供了实用工具。
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