游戏环境
OpenAI Gym Retro
OpenAI 发布的增强的游戏强化学习研究平台，Gym Retro。其中包括对任天堂 Game boy，NES， 世嘉游戏等各种模拟器的支持。通过附带的 Integration UI 程序可以加载nes，md，snes等格式并抽取游戏的 reward 和 state。
https://github.com/openai/retro/
- 经典魂斗罗
- F1 赛车
- 沙罗曼蛇
- Sonic
- Street Fighter
VizDoom
Doom，第一视角射击游戏
https://github.com/mwydmuch/ViZDoom
Microsoft Minecraft
Minecraft 游戏环境
https://github.com/minerllabs/minerl
足球游戏
通过程序控制一支球队
https://github.com/google-research/football
星际争霸 1
星际争霸1的 python 编程接口。
https://torchcraft.github.io/TorchCraftAI/
星际争霸 2
星际争霸2的 python 编程接口。
https://github.com/deepmind/pysc2
rlcard
棋牌游戏集合，包括斗地主，德州扑克，麻将，UNO等。
https://github.com/datamllab/rlcard
赛车和自动驾驶环境
Torcs
The Open Racing Car Simulator，3D 赛车模拟游戏。
https://sourceforge.net/projects/torcs/
Microsoft AirSim
Microsoft AI & Research 发布的基于 Unreal/Unity引擎的自动驾驶模拟器环境。
https://github.com/Microsoft/AirSim
CARLA
另一个逼真的自动驾驶模拟器环境。
http://carla.org/
DeepGTAV
游戏GTAV的插件，将GTAV变成自动驾驶模拟器。
https://github.com/aitorzip/DeepGTAV
LGSVL
专业的自动驾驶模拟器，可以和Apollo，Autoware，ROS/ROS2集成。
https://www.lgsvlsimulator.com/
DeepDrive
基于Linux，OpenGL，Tensorflow 1.x的自动驾驶环境。
https://github.com/deepdrive/deepdrive
物理引擎机器人环境
OpenAI Gym Mujoco
不用说了，顶会论文基准环境。
https://gym.openai.com/envs/#mujoco
OpenAI Gym Robotics
OpenAI 定义的一套手形机器人和任务。
https://gym.openai.com/envs/#robotics
gym-gazebo2
基于ROS2 和 Gazebo 的强化学习环境，达到现实工业机器人控制的水准。
https://github.com/AcutronicRobotics/gym-gazebo2
gym-ignition
另一个和Gazebo相关的工业机器人模拟环境。
https://github.com/robotology/gym-ignition
Nvidia ISAAC simulator
Nvidia发布的模拟工厂任务的物理环境。
https://developer.nvidia.com/Isaac-sdk
OpenAI RoboSchool
补充 MuJoCo的一些人形机器人连续控制任务。
https://openai.com/blog/roboschool/
RaiSim
一套多物体交互模拟环境。代码已经非开源。
https://raisim.com/
Stanford Osim-rl
控制人体肌肉的强化学习环境。
http://osim-rl.stanford.edu/
Full Body Muscle Simulator
另一个控制人体肌肉的强化学习环境。
https://github.com/lsw9021/MASS
Navigation
DeepMind Lab
游戏Quake III的强化学习环境。
https://github.com/deepmind/lab
gym-minigrid
一套 grid world 任务集，包括视野局限的迷宫寻路等。
https://github.com/maximecb/gym-minigrid
gym-miniworld
第一视角的寻路任务。
https://github.com/maximecb/gym-miniworld
MINOS
室内的第一视角巡视任务环境。
https://minosworld.github.io/
AI2-THOR
另一个室内第一视角巡视任务环境。
https://ai2thor.allenai.org/
Facebook Habitat
Facebook发布的室内第一视角巡视任务环境。
https://aihabitat.org/
Facebook House3D
Facebook发布的带有标注的室内第一视角巡视环境，任务包含通过NLP询问。
https://github.com/facebookresearch/house3d
Stanford Gibson
Facebook发布的室内第一视角巡视任务环境。
http://gibsonenv.stanford.edu/
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