基于 Gymnasium API 与 MuJoCo 物理引擎的机器人强化学习仿真环境集合。
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基于 PyBullet 的 Gymnasium 环境,用于训练单机与多机四旋翼无人机的强化学习控制策略。
gym-pybullet-drones 是一个基于 PyBullet 物理引擎和 Gymnasium 接口的四旋翼仿真环境,用于训练单机及多机协同控制的强化学习策略。常见任务包括悬停、编队飞行,以及无人机之间的下洗气流(downwash)影响。
项目是早期 IROS 2021 代码库的精简重构,兼容 Gymnasium 和 Stable-Baselines3 2.0。内置 PID、速度控制和 MRAC 自适应控制示例,并提供基于 PPO 的训练与回放脚本。
此外,项目在 Ubuntu 上提供 Betaflight SITL 示例,可让多个仿真飞控与该环境联动运行。
克隆仓库
git clone https://github.com/learnsyslab/gym-pybullet-drones.git创建并激活 Python 3.12 的 conda 环境
conda create -n drones python=3.12 && conda activate drones以可编辑模式安装该包
pip3 install -e .运行 PID 控制示例
cd gym_pybullet_drones/examples/ && python3 pid.py概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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