mujoco

Dinâmica de múltiplas articulações com contato. Um simulador de física de propósito geral.

Uma biblioteca elegante de aprendizado por reforço profundo em PyTorch.

Stack de software do Google DeepMind para simulação baseada em física e ambientes de Aprendizado por Reforço, utilizando MuJoCo

Uma coleção de modelos de alta qualidade para o motor de física MuJoCo, curada pelo Google DeepMind.

OpenDILab Decision AI Engine. O framework de Reinforcement Learning mais abrangente.

API do Isaac Lab, baseada em MuJoCo-Warp, para pesquisa em RL e robótica

Um braço humanoide totalmente de código aberto para pesquisa em IA física e implementação em ambientes ricos em contato.

Coleções de ambientes de robótica voltados para benchmarking de aprendizado por reforço multi-tarefa e meta.

Síntese de comportamento em tempo real com MuJoCo, usando Controle Preditivo.

Cinemática inversa em Python baseada em MuJoCo.

Motor de execução de ambiente paralelo de alto desempenho baseado em C++ (ambiente vetorizado) para ambientes de RL geral.

MyoSuite é uma coleção de ambientes/tarefas a serem resolvidos por modelos musculoesqueléticos simulados com o motor de física MuJoCo e encapsulados na API OpenAI gym.

Treinamento de um robô humanoide para locomoção usando Aprendizado por Reforço

XuanCe: uma biblioteca abrangente e unificada de Deep Reinforcement Learning.

A Biblioteca de Aprendizagem por Reforço Profundo Mais Rápida

Uma coleção de ambientes de simulação de robótica para aprendizado por reforço.

Biblioteca Python para Aprendizado por Reforço

UniLab: Uma arquitetura heterogênea para RL de robôs além de paradigmas dominados por GPU

Framework unificado de aprendizado por reforço.

Um framework unificado para aprendizado de robôs

Convertendo montagem do Onshape para definição de robô (URDF, SDF, MuJoCo) através da API do Onshape

Implementações de ROS2-Control para robôs quadrúpedes, incluindo sim2real

Modelo de corpo de mosca-das-frutas MuJoCo e tarefas de RL de locomoção

Um simulador de robótica de código aberto e alta fidelidade que integra a renderização fotorrealista do Unreal Engine com a física de precisão do MuJoCo.

Um controlador preditivo baseado em modelo para robôs quadrúpedes, baseado no modelo de corpo rígido único e escrito em Python. Baseado em gradiente (acados) ou baseado em amostragem (jax)