Unitree RL GYM

強化学習のためのUnitreeロボットプラットフォーム

一般製品プログラミングUnitree強化学習

Unitree RL GYMは、Unitreeロボットをベースとした強化学習プラットフォームです。Unitree Go2、H1、H1_2、G1などの機種に対応しています。このプラットフォームは統合環境を提供し、研究者や開発者が強化学習アルゴリズムの、実機またはシミュレーション環境におけるロボット上での性能を訓練・テストすることを可能にします。複雑な意思決定や運動制御を必要とするアプリケーションにおいて、特にロボットの自律性とインテリジェンス技術の発展を促進する上で重要な役割を果たします。Unitree RL GYMはオープンソースで、無料で使用でき、主に研究者やロボット愛好家を対象としています。

複数のUnitreeロボット機種に対応し、強化学習の訓練とテストが可能
Isaac GymとMuJoCoのシミュレーション環境、および物理ロボットへの展開ガイドを提供
PPO強化学習アルゴリズムの実装を統合し、アルゴリズム開発と比較を容易化
カスタムタスクと実験をサポートし、柔軟な実験パラメータ設定が可能
詳細なインストールと使用方法のドキュメントを提供し、ユーザーが迅速に使い始められるようにサポート
コードとアルゴリズムのバージョン管理をサポートし、実験の再現と共有を容易化

主なターゲットユーザーは、ロボット工学、人工知能、自動化分野の研究者、開発者、学生です。彼らはUnitree RL GYMを使用して、特に強化学習分野における高度なロボット制御アルゴリズムの研究開発を行うことができます。さらに、ロボット技術に関する深い理解や教育を希望する教育機関や愛好家にとっても、Unitree RL GYMは貴重なリソースとなります。

研究者がUnitree RL GYMを使用して、シミュレーション環境でロボットの歩行とバランスアルゴリズムを訓練する
開発者がこのプラットフォームを利用して、新しい強化学習アルゴリズムの実機ロボット上での性能をテストする
教育機関がUnitree RL GYMを教育ツールとして使用し、学生にロボット学習と制御の基本原理を示す

1. 新しいPython仮想環境を作成し、指定バージョンのPython 3.8をインストールする
2. PyTorch 2.3.1と対応するCUDAバージョンをインストールする
3. Isaac Gymをダウンロードしてインストールし、指示に従ってサンプルプログラムを実行する
4. rsl_rl（PPOアルゴリズム実装）をクローンしてインストールする
5. unitree_rl_gymをインストールし、ドキュメントの指示に従って設定する

ウェブサイトを開く

Unitree RL GYM 最新のトラフィック状況

月間総訪問数

474564576

直帰率

36.20%

平均ページ/訪問

6.1

平均訪問時間

00:06:34

Unitree RL GYM 訪問数の傾向

Unitree RL GYM 訪問地理的分布

Best AI Websites & Tools

Unitree RL GYM

Unitree RL GYM 最新のトラフィック状況

Unitree RL GYM 訪問数の傾向

Unitree RL GYM 訪問地理的分布

Unitree RL GYM トラフィックソース

Unitree RL GYM 代替品

Unitree RL GYM — 強化学習のためのUnitreeロボットプラットフォーム

agibot_x1_train — 強化学習訓練用モジュール式人型ロボット

agibot_x1_infer — 高自由度を備えたモジュール式人型ロボット

SWE-RL — 強化学習により、オープンソースソフトウェアの進化における大規模言語モデルの推論能力を向上させます。

R1-V — 低コストで視覚言語モデルの汎化能力を強化。わずか3ドル未満。

Tülu 3 405B — Tülu 3 405Bは、強化学習によって性能を向上させた大規模なオープンソース言語モデルです。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bは、様々な自然言語処理タスクに適した、高効率推論のオープンソース言語モデルです。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bは、数学、コード、推論タスクに特化したオープンソースの推論モデルです。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8Bは、テキスト生成と推論タスクに適した高性能なオープンソース言語モデルです。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bは、多様なテキスト生成タスクに適した高性能のオープンソース言語モデルです。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70Bは、強化学習によって最適化された大規模言語モデルであり、推論と対話能力に特化しています。

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zeroは大規模強化学習によって訓練された推論モデルであり、教師なし微調整なしで優れた推論能力を実現します。

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1は、高性能な推論モデルであり、複数の言語とタスクに対応し、研究や商用アプリケーションに適しています。

自己適応型LLM — 未経験のタスクにもリアルタイムで適応する、自己適応型大規模言語モデルフレームワークです。

NVIDIA Cosmos — NVIDIA Cosmosは、物理AI開発のための世界基礎モデルプラットフォームです。

PRIME-RL — PRIMEは、暗黙的報酬を用いてオンライン強化学習を強化し、言語モデルの推論能力を向上させる技術です。

HuatuoGPT-o1 — 医療分野における複雑な推論を専門とする大規模言語モデル

MarS — 生成式基礎モデルを駆使した金融市場シミュレーションエンジン

Tülu 3 — オープンソースの先進的な言語モデルファインチューニングフレームワーク

智元灵犀X1開発ガイド — フルスタックオープンソースヒューマノイドロボット

OpenVLA — ロボット操作技術の発展を促進する、オープンソースのビジョン・言語・行動（VLA）モデルです。

MuKoe — オープンソースのMuZero実装、分散型AIフレームワーク

NVIDIA Project GR00T — 人型ロボット学習のための汎用基盤モデル

SERL — SERLは、高効率なロボット強化学習ソフトウェアパッケージです。

l1m — LLMをベースとした、テキストと画像から構造化データを抽出するためのプロキシAPIです。

NotaGen — NotaGen は、大規模言語モデルのトレーニングパラダイムを採用し、高品質のクラシック音楽楽譜の生成に特化した、記号音楽生成モデルです。

Proxy Lite — Proxy Liteは、ウェブ自動化タスクに特化した、オープンソースの30億パラメーターの視覚言語モデル（VLM）です。

AoT — Atom of Thoughts (AoT)は大規模言語モデルの推論性能を向上させるためのフレームワークです。

OpenManus — OpenManusは、招待コードなしで使用できるオープンソースのインテリジェントエージェントプロジェクトです。

CocoIndex — CocoIndexは、カスタム変換ロジックと増分更新をサポートするオープンソースのデータインデックスエンジンです。