mujoco

从零开始构建容错强化学习八旋翼无人机，使用MuJoCo仿真和PPO训练，通过域随机化处理电机故障。该项目旨在通过强化学习策略直接控制电机，无需PID回路，重点关注六类故障情形。

Wuji MJLab 是一个用于灵巧手操作的开源 MuJoCo 环境，包含立方体重新定向任务、sim2real 流水线以及在 Wuji Hand 上的部署。它基于 mjlab，并包括预训练的 PPO 策略。

DexJoCo 提出了一个面向任务的灵巧操作在 MuJoCo 中的基准测试与工具包，包含11个功能性任务、一个低成本数据采集系统，以及全面评估，揭示了当前灵巧操作策略的局限性。

OpenAI 开源 mujoco-py，一个使用 MuJoCo 引擎的高性能 Python 机器人模拟库，具有无头 GPU 渲染和 VR 交互支持，性能提升约 40 倍。