mujoco

Động lực học đa khớp với Tiếp xúc. Một trình mô phỏng vật lý đa năng.

Một thư viện học tăng cường sâu PyTorch trang nhã.

Ngăn xếp phần mềm của Google DeepMind dành cho mô phỏng dựa trên vật lý và môi trường Reinforcement Learning, sử dụng MuJoCo.

Bộ sưu tập các mô hình chất lượng cao cho công cụ vật lý MuJoCo, được tuyển chọn bởi Google DeepMind.

OpenDILab Decision AI Engine. Framework Reinforcement Learning toàn diện nhất B.P.

Một cánh tay robot hình người mã nguồn mở hoàn toàn dành cho nghiên cứu AI vật lý và triển khai trong môi trường giàu tiếp xúc.

Isaac Lab API, được hỗ trợ bởi MuJoCo-Warp, dành cho nghiên cứu học tăng cường và robot

Các bộ môi trường robot hướng tới việc đo chuẩn học tăng cường đa nhiệm vụ và siêu học tăng cường

Tổng hợp hành vi thời gian thực với MuJoCo, sử dụng Điều khiển dự đoán (Predictive Control).

Công cụ thực thi môi trường song song hiệu suất cao dựa trên C++ (môi trường được vector hóa) cho các môi trường RL chung.

Động học ngược Python dựa trên MuJoCo.

MyoSuite là tập hợp các môi trường/tác vụ cần giải quyết bằng mô hình cơ xương khớp được mô phỏng bằng công cụ vật lý MuJoCo và bọc trong OpenAI gym API.

Đào tạo robot hình người di chuyển bằng Học tăng cường

XuanCe: Thư viện Học Tăng cường Sâu Toàn diện và Thống nhất

Thư viện học tăng cường sâu nhanh nhất

Bộ sưu tập các môi trường mô phỏng robot dành cho học tăng cường

Thư viện Python cho Học tăng cường.

UniLab: Kiến trúc không đồng nhất cho học tăng cường (RL) robot vượt ra ngoài các mô hình thống trị bởi GPU.

Khung làm việc học tăng cường thống nhất

Một framework thống nhất cho học máy robot

Chuyển đổi lắp ráp Onshape sang định nghĩa robot (URDF, SDF, MuJoCo) thông qua Onshape API.

Triển khai ROS2-Control cho robot bốn chân, bao gồm sim2real

Mô hình cơ thể ruồi giấm MuJoCo và các tác vụ học tăng cường (RL) về vận động.

Trình mô phỏng robot mã nguồn mở có độ trung thực cao, tích hợp khả năng kết xuất ảnh thực tế của Unreal Engine với vật lý chính xác của MuJoCo.

Bộ điều khiển dự đoán mô hình cho robot bốn chân dựa trên mô hình vật thể cứng đơn lẻ, viết bằng Python. Dựa trên gradient (acados) hoặc dựa trên lấy mẫu (jax)