mujoco

Dynamique multi-articulaire avec contact. Un simulateur physique polyvalent.

Une bibliothèque élégante d'apprentissage par renforcement profond pour PyTorch.

Pile logicielle de Google DeepMind pour la simulation physique et les environnements d'apprentissage par renforcement, utilisant MuJoCo.

Une collection de modèles de haute qualité pour le moteur physique MuJoCo, sélectionnés par Google DeepMind.

Moteur d'IA décisionnelle OpenDILab. Le framework d'apprentissage par renforcement le plus complet.

API Isaac Lab, propulsée par MuJoCo-Warp, pour la recherche en apprentissage par renforcement et en robotique

Un bras humanoïde entièrement open source pour la recherche en IA physique et le déploiement dans des environnements riches en contacts.

Collections d'environnements robotiques destinés à l'évaluation comparative de l'apprentissage par renforcement multi-tâches et méta

Synthèse de comportement en temps réel avec MuJoCo, utilisant le contrôle prédictif.

Cinématique inverse en Python basée sur MuJoCo.

Moteur d'exécution d'environnement parallèle haute performance basé sur C++ (environnement vectorisé) pour les environnements RL généraux.

MyoSuite est une collection d'environnements et de tâches à résoudre par des modèles musculo-squelettiques simulés avec le moteur physique MuJoCo et encapsulés dans l'API OpenAI gym.

Entraînement d'un robot humanoïde à la locomotion par apprentissage par renforcement

XuanCe : une bibliothèque d'apprentissage par renforcement profond complète et unifiée

La bibliothèque d'apprentissage par renforcement profond la plus rapide.

Une collection d'environnements de simulation robotique pour l'apprentissage par renforcement

Bibliothèque Python pour l'apprentissage par renforcement.

UniLab : une architecture hétérogène pour l'apprentissage par renforcement robotique au-delà des paradigmes dominés par les GPU

Framework unifié d'apprentissage par renforcement.

Un framework unifié pour l'apprentissage par robot.

Conversion d'assemblage Onshape en définition de robot (URDF, SDF, MuJoCo) via l'API Onshape

Implémentations de ROS2-Control pour robots quadrupèdes, incluant sim2real

Modèle de corps de drosophile pour MuJoCo et tâches d'apprentissage par renforcement pour la locomotion.

Un simulateur de robotique open-source haute fidélité intégrant le rendu photoréaliste d'Unreal Engine avec la physique de précision de MuJoCo.

Contrôleur prédictif de modèle pour robots quadrupèdes basé sur le modèle de corps rigide unique, écrit en Python. Basé sur le gradient (acados) ou l'échantillonnage (jax).