
机器人学习环境集,基于PyBullet和gymnasium
panda-gym是基于PyBullet物理引擎和gymnasium的机器人环境集,提供抓取、推动、滑动等多种任务环境。项目支持随机动作采样和人机交互渲染,并提供预训练模型和基准测试结果。panda-gym安装简便,适用于机器人学习研究。
Set of robotic environments based on PyBullet physics engine and gymnasium.
Check out the documentation.
pip install panda-gym
git clone https://github.com/qgallouedec/panda-gym.git pip install -e panda-gym
import gymnasium as gym import panda_gym env = gym.make('PandaReach-v3', render_mode="human") observation, info = env.reset() for _ in range(1000): action = env.action_space.sample() # random action observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action) if terminated or truncated: observation, info = env.reset() env.close()
PandaReach-v3 | PandaPush-v3 |
![]() | ![]() |
PandaSlide-v3 | PandaPickAndPlace-v3 |
![]() | ![]() |
PandaStack-v3 | PandaFlip-v3 |
![]() | ![]() |
Baselines results are available in rl-baselines3-zoo and the pre-trained agents in the Hugging Face Hub.
Cite as
@article{gallouedec2021pandagym, title = {{panda-gym: Open-Source Goal-Conditioned Environments for Robotic Learning}}, author = {Gallou{\'e}dec, Quentin and Cazin, Nicolas and Dellandr{\'e}a, Emmanuel and Chen, Liming}, year = 2021, journal = {4th Robot Learning Workshop: Self-Supervised and Lifelong Learning at NeurIPS}, }
Environments are widely inspired from OpenAI Fetch environments.


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