Среды Gymnasium на базе PyBullet для обучения контроллеров квадрокоптеров с подкреплением — как одиночных, так и мультиагентных.
Farama-Foundation/Gymnasium-Robotics
Набор робототехнических сред для обучения с подкреплением на базе MuJoCo, реализованных через API Gymnasium.
- Звёзды
- 1,966
- Форки
- 161
- Открытые issues
- 28
- Последний коммит
- 23 дня назад
Что это?
Gymnasium-Robotics предоставляет симулируемые робототехнические среды для обучения с подкреплением через API Gymnasium, используя физический движок MuJoCo. В библиотеку входят задачи манипуляции с 7-DoF рукой робота Fetch, ловкая манипуляция предметами в руке с помощью 24-DoF Shadow Dexterous Hand, а также многопользовательские факторизации сред Gymnasium на базе MuJoCo, совместимые с API PettingZoo ParallelEnv.
Библиотека также включает переработанные среды D4RL, например навигацию по лабиринту, задачи с рукой Adroit и многозадачную среду Franka Kitchen. В робототехнических средах используется API для нескольких целей на базе класса GoalEnv: наблюдения содержат ключи observation, desired_goal и achieved_goal, а функции вознаграждения и завершения эпизода можно пересчитывать с подставленными целями для Hindsight Experience Replay.
Установка выполняется через pip. Официально поддерживаются Linux и macOS; в новейших средах используются актуальные Python-привязки mujoco, а устаревшие версии зависят от mujoco-py.
Ключевые возможности
- 01Среды Fetch с 7-DoF рукой для задач приближения, толкания, скольжения и перемещения предметов.
- 02Среды Shadow Dexterous Hand для манипуляции предметами, с возможностью включить наблюдения с датчиков касания.
- 03Многопользовательские среды MuJoCo с API PettingZoo ParallelEnv.
- 04Переработанные среды D4RL: лабиринты, Adroit и Franka Kitchen.
- 05Интерфейс GoalEnv для работы с несколькими целями, поддерживающий переопределение целей для Hindsight Experience Replay.
Сценарии использования
- Сравнение алгоритмов обучения с подкреплением на задачах робототехнической манипуляции.
- Обучение политик с учетом целей и переопределением целей задним числом.
- Исследования многопользовательского управления факторизованными роботами MuJoCo.
- Проведение экспериментов с offline RL на задачах с лабиринтами и кухней в стиле D4RL.
Быстрый старт
- 1
Установите библиотеку из PyPI
pip install gymnasium-robotics - 2
Установите физический движок MuJoCo, следуя инструкциям на сайте MuJoCo
- 3
Импортируйте библиотеку, зарегистрируйте среды и создайте среду, например FetchReach-v4
Что важно знать
- Официально поддерживаются только Linux и macOS; Windows официально не поддерживается.
- Физический движок MuJoCo необходимо установить отдельно.
- Старые среды зависят от mujoco-py, для которого требуется дополнительная установка необязательного компонента.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое Gymnasium-Robotics?
- Набор робототехнических сред для обучения с подкреплением на базе MuJoCo, реализованных через API Gymnasium. Gymnasium-Robotics предоставляет симулируемые робототехнические среды для обучения с подкреплением через API Gymnasium, используя физический движок MuJoCo. В библиотеку входят задачи манипуляции с 7-DoF рукой робота Fetch, ловкая манипуляция предметами в руке с помощью 24-DoF Shadow Dexterous Hand, а также многопользовательские факторизации сред Gymnasium на базе MuJoCo, совместимые с API PettingZoo ParallelEnv.
- Gymnasium-Robotics можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- Gymnasium-Robotics распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- Gymnasium-Robotics всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в Gymnasium-Robotics — 14 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать Gymnasium-Robotics?
- Сравнение алгоритмов обучения с подкреплением на задачах робототехнической манипуляции. Обучение политик с учетом целей и переопределением целей задним числом. Исследования многопользовательского управления факторизованными роботами MuJoCo. Проведение экспериментов с offline RL на задачах с лабиринтами и кухней в стиле D4RL.
- Как установить Gymnasium-Robotics?
- Установите библиотеку из PyPI: pip install gymnasium-robotics Установите физический движок MuJoCo, следуя инструкциям на сайте MuJoCo Импортируйте библиотеку, зарегистрируйте среды и создайте среду, например FetchReach-v4
- Где скачать Gymnasium-Robotics?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Farama-Foundation/Gymnasium-Robotics
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Лёгкий симулятор вождения на Python для обучения с подкреплением и исследований автономного вождения, с симуляцией сенсоров и средами в стиле Gymnasium.
ASPIRE — фреймворк, в котором coding agents итеративно дорабатывают повторно используемые навыки роботов для симуляции и реальных манипуляционных задач вместо обучения весов модели.
Плагин для Unreal Engine 5, который запускает физику MuJoCo в редакторе и игре, сочетая точную динамику контактов с рендерингом Unreal.
Python-библиотека со стандартным API и эталонными средами для исследований многоагентного обучения с подкреплением, аналогичная Gymnasium.
Совместимый с Gymnasium набор симуляторов вождения для обучения и тестирования агентов автономного вождения и принятия решений.