Bewaarplaats
Open-source
Gymnasium · Farama-Foundation
Standaardomgeving-API en referentieomgevingen voor versterkend leren.
Kaders voor het leren van robots
Software / Open-source
gym pybullet drones · learnsyslab
PyBullet Gymnasium-omgevingen voor het leren van quadcopter-besturing.
Overzicht
PyBullet Gymnasium-omgevingen voor het leren van quadcopter-besturing.
Samenvatting van de uitgever: “PyBullet Gymnasium-omgevingen voor het leren van versterking door één en meerdere agenten van quadcopter-besturing”
Gebruik de repository om de implementatie, documentatie en ondersteunde workflows te inspecteren. Dit directoryrecord identificeert de onderhouder, de codelicentie en gerelateerde bronnen; er wordt niet beweerd dat het project op uw robot is geïnstalleerd of getest.
Projectinformatie
- Onderhouder
- learnsyslab
- Primaire taal
- Python
- Licentie voor repositorycode
- MIT
- Modelgewicht licentie
- Niet opgenomen
- Dataset-licentie
- Niet opgenomen
- Hardware-ontwerplicentie
- Niet opgenomen
- Onderhoud
- Niet gearchiveerd in de laatst opgenomen metadata
- Laatst waargenomen opslagplaatspush
- 2026-09-06
Codelicenties hebben niet automatisch betrekking op modelgewichten, datasets of hardwareontwerpen. Voor niet-opgenomen licentiegegevens is bevestiging door de uitgever vereist.
Documentatie secties
- gym-pybullet-drones
- Installation
- Beyond Python 3.10, pybullet has no pre-built wheel
- On Ubuntu, install gcc to let pip3 install build pybullet
- On macOS, build and install pybullet with
- check installed packages with conda list, deactivate with conda deactivate, remove with conda remove -n drones --all
Blader door de categorieën van deze bron
Ontdek gerelateerde collecties
Blader Software →Meer binnen Software
Bewaarplaats
Open-source
Bewaarplaats
Open-source
Stable-Baselines3
Algoritmen voor het leren van versterkingen voor het trainen en evalueren van controlebeleid.
Kaders voor het leren van robots
Bewaarplaats
Open-source
aerial-autonomy-stack · JacopoPan
Een open harnas voor het simuleren en inzetten van op perceptie gebaseerde PX4/ArduPilot drone-zwermen met ROS2, YOLO, LiDAR, NVIDIA Jetson
Waarneming & geometrie