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精选的 NVIDIA Isaac Gym 框架、论文、软件和资源列表
IEEE 机器人自动化快报 (RA-L) 2025 年论文：NavRL：在动态环境中学习安全飞行（基于英伟达 Isaac、Python、ROS1 和 ROS2）
这是一个提供Isaac Gym中双手灵巧操作任务的库。
一个模块化的强化学习库（基于PyTorch和JAX），支持NVIDIA Isaac Gym、Omniverse Isaac Gym和Isaac Lab。
基于深度强化学习的四足机器人运动控制模型预测控制
用于机器人示教学习和操作的完整Python软件包
大规模并行自我博弈框架
用于Isaac Lab强化学习的双足机器人
Kinova Gen3 机器人在 Isaac Lab 中的训练代码库，涵盖了仿真到现实的迁移和 ROS 部署。
Isaaclab-based grasp learning test bench
Isaac Drone Racer is a reinforcement learning framework for high speed autonomous drone racing, built on top of IsaacLab
使用DQN和PPO算法的Isaac Gym极简示例
基于英伟达Isaac-gym的机械臂深度强化学习框架，增加了SAC2019和示教强化学习算法。
《学习多样化自然行为以增强四足机器人敏捷性》的官方实现
生成合成数据并训练计算机视觉模型的工作流程
用于安全多智能体强化学习研究的安全多智能体Isaac Gym基准测试。
基于生成扩散模型的端到端机器人控制
使用强化学习PPO算法和英伟达Isaac Gym平台，对两轮车辆进行转向控制
SynTable：一种用于杂乱桌面场景中未见物体非模态实例分割的合成数据生成管线的官方代码实现
Isaac Sim 模拟器 MCP 扩展和服务器
