BAMは、強化学習におけるシミュレーションから現実への転送を改善するために、高精度なサーボアクチュエータモデルと同定パイプラインを提供します。

ハードウェアの完全な設計図とソフトウェアスタックを提供するオープンソースのロボットアームプロジェクトで、Embodied AIの学習と展開の障壁を下げます。

エージェント推論エンジンとモジュール式スキルシステムを統合し、真の物理的自律性を実現するカスタマイズ可能なロボット向けオペレーティングシステム。

OpenEnv は、隔離されたコンテナ環境用の Gymnasium 風 API を定義する Python フレームワークです。FastAPI + Docker によるサーバー、非同期クライアント（同期ラッパー付き）、Hugging Face Spaces へのスケルトン作成・ビルド・デプロイ用 CLI、およびデバッグ用のオプション Web UI を提供します。RL および LLM エージェント研究を対象とし、Echo、Coding、Chess、Atari、FinRL などの例環境と、TRL、torchforge、SkyRL などとの統合を提供します。初期段階ですが、積極的に管理され、BSD-3 の下でオープンソースです。

20,000時間の現実世界のロボットデータで事前学習され、複数のプラットフォームにわたる高性能なロボット制御を可能にする、実用的なVision-Language-Action (VLA) 基盤モデル。

デジタル環境と物理的なロボットの両方でマルチモーダル・エージェントを作成・展開するための、モジュール式の AI ランタイム。

多様なシーン、オブジェクト、および膨大なデモンストレーションデータを使用して、日常的なキッチンタスクを実行するための汎用ロボットを訓練・ベンチマークするための大規模シミュレーションフレームワーク。

AIエージェントがローカルまたはクラウド上でAndroidおよびiOSデバイスを制御できるようにする、ポータブルな操作ハーネスとPython APIです。

継続的に更新されるオープンソースのハンドブックで、VLA（視覚言語行動）研究、エンジニアリングのテクニック、コミュニティノート、業界インテリジェンスを収集。再現可能なスクリプト、ハードウェアガイド、RSSフィード、AIアシスタントスキルを提供。CC-BY-4.0ライセンス下で運用。

複数のシミュレータバックエンドにわたって参照運動を模倣するモーションコントローラーを訓練するための、軽量な強化学習フレームワークです。

教育および研究用に設計された、市販品を使用して組み立てるJPL火星探査機の縮小版オープンソースプロジェクト。

Docker化された環境とバッチGPU推論を使用して、さまざまなロボットシミュレーション・ベンチマークにおける Vision-Language-Action (VLA) モデルを評価するための統一フレームワーク。

Diffusion Transformer (DiT) および Vision-Language-Action (VLA) モデルのトレーニングパイプラインと評価ツールを提供する、ロボット用のスケーラブルな行動クラウンティングフレームワークです。

Arduino用のクロスプラットフォームライブラリで、BLDCおよびステッピングモーターのフィールドオリエンテッド制御（FOC）を簡素化し、さまざまなハードウェア構成での正確な運動制御を可能にします。

NVIDIA Isaac Lab上で構築された、120以上のタスクを備えたタスクベースのロボット操作ポリシー評価ベンチマーク。自動成功検出機能を搭載。

シミュレートされた都市環境で自律走行システムの開発、トレーニング、検証に使用できる、オープンソースの自律走行研究シミュレータです。

TurboVLAは、LLM中心のアーキテクチャを置き換えることで、1GB未満のVRAMで32Hzのリアルタイムロボット制御を可能にする軽量なビジョン・言語・アクションモデルです。

3D空間記憶とクローズドループ実行を統合した、汎用ロボット向けの統合的エージェントフレームワーク。長時間の現実世界タスクを実行可能。

因子グラフとGPUアクセラレーションを活用した汎用的な3Dマッピングフレームワーク。高精度なセンサー非依存の範囲ベースマッピングとローカライゼーションを提供します。

Nav2は、移動型ロボット向けの公式ROS 2ナビゲーションスタックであり、ローカライゼーション、経路計画、障害物回避、ドッキングを提供します。モジュール式で複数のROS 2リリースをサポートし、強力なコミュニティと業界スポンサーによって支えられています。

XLeRobotは、660ドルから始まる低コストでオープンソースの二腕移動型ロボットプラットフォームであり、身体的AIと家庭内操作タスクに特化しています。

1.2mの二足歩行ロボットを構築・カスタマイズするためのCAD、シミュレーションモデル、ソフトウェアを提供するオープンソース人間型ロボットプロジェクト。

ロボット制御のためのAR拡散フレームワーク。視覚的世界モデリングとアクション推論を統合することで、長時間の性能と一般化能力を向上させます。

SuperMewはセルフホスト型で、監査ファーストのRAG/エージェントプラットフォームです。スレッド、実行、イベント、ドキュメントバージョンを永続化し、ハイブリッドMilvus+BM25検索、HITLチェックポイント、バージョン管理されたスキル/ツール、凍結されたモデル制御プレーン、組み込み評価フレームワークを提供します。スタックはFastAPI、PostgreSQL、Redis、Milvus、Vue 3フロントエンドを使用し、Docker-Composeでローカル実行またはsystemd/K8sで本番デプロイが可能です。

Botpress Cloudは、AI搭載のチャットボットを構築するためのオープンソースプラットフォームです。このリポジトリには、CLI、SDK、クライアントライブラリ、サンプルボット、およびBotpress Cloudのワークスペースにデプロイ可能な公開インテグレーションのコレクションが含まれています。開発者は`bp init`を使用してボットやインテグレーションの雛形を作成し、SDKを使用してTypeScriptで記述し、`bp deploy`でデプロイします。このシステムは、チャットボット作成をプログラムで制御したい開発者向けに設計されており、インテグレーションをBotpress Hubに公開することも可能です。すべてのコードはMITライセンスで提供されています。

体現型 AI 用に、テキストと画像をシミュレーション対応の 3D アセットおよび環境に変換する生成型 3D ワールドエンジン。複数のロボットシミュレータで展開可能。

高精度なプログラム制御を可能にするPythonライブラリで、高速レンダリングと広範なAPIアクセスを備えたUnreal Engineアプリケーションを対象とする写実的エムベデッドAI研究を支援します。

WarpはNVIDIAが支援するPythonライブラリで、通常のPython関数を物理シミュレーション、ロボット工学、微分可能な計算向けの高速なCPU/GPUカーネルにJITコンパイルします。PyTorch/JAXと連携可能で、シンプルな`@wp.kernel`デコレータと`wp.launch` APIを提供し、`warp-lang`というPyPIパッケージとして配布されています。

ロボティクスおよびPhysical AIのための高性能データプラットフォーム。モノリシックなセンサーログを、モデルトレーニング用に構造化されクエリ可能なアーカイブに変換します。

ロボット、車両、機械システムをモデル化、プログラミング、シミュレーションするための完全な開発環境を提供するオープンソースのロボットシミュレータです。

自律走行車の商業的展開に向けたプロダクション対応のオープンソースソフトウェアスタックを提供するフレームワーク。

Pinocchioは、解析的微分、接触ソルバー、閉ループ処理、およびADサポートを提供する、剛体動力学のための高性能C++ライブラリ（Pythonバインディング付き）です。多くのロボット工学およびシミュレーションツールで使用されており、Condaまたはpipでインストール可能です。

6つの異なるソルバーバックエンドにわたる60以上のCFD環境に対して、Gymnasium互換のインターフェースを提供する、流体力学のための包括的な強化学習プラットフォーム。

M5Stackを基盤としたオープンソースでJavaScript駆動のデスクトップロボットプラットフォーム。ブラウザベースのツールとMODを通じて、ユーザーがロボットの動作を構築・カスタマイズできる。

Open Motion Planning Library (OMPL) は、ロボットが状態空間をナビゲートし、障害物を回避するための40以上のサンプリングベースの運動計画アルゴリズムを提供するオープンソースライブラリです。

ニューラルネットワークによる検出と軌道計画を用いて命中率を最大化し、撃破時間を最小化する、戦闘用ロボット向けのオープンソース自動照準・火器制御システム。

複雑な複数階層環境においてマッピング、ローカライゼーション、自律ナビゲーションを可能にする3Dモバイルロボットナビゲーションスタック。従来の2Dナビゲーションフレームワークの限界を克服する。

高自由度ロボット向けの運動生成用CUDA加速ライブラリ。運動学、衝突判定、軌道最適化のためのGPU並列アルゴリズムを提供します。

CANバスを介して車両とインターフェースするためのPython API。車両状態の読み取り、およびADAS開発のためのステアリング、アクセル、ブレーキの制御を可能にします。

コード、CLI、またはAIエージェントを通じてXiaomi Mijiaスマートホームデバイスを制御できるPythonベースのAPIおよびMCPサーバーです。

足付きロボットにおけるシミュレーションから現実への転送を可能にするフレームワーク。データ駆動型のシステム同定と進化的最適化を用いて、シミュレーションのダイナミクスを実機のハードウェアと一致させる。

単一および複数ドローン制御用のGymnasium互換PyBulletシミュレータ。PID、ダウンウォッシュ、PPO強化学習の例付き。オプションでBetaflight SITL統合も可能。

MoveIt 2 は、ROS 2 で使用されるオープンソースの運動計画フレームワークであり、ロボット操作アプリケーションの開発や計画アルゴリズムのベンチマークに用いられます。

Godot 4用のC++プラグインで、行動木と階層的状態機械を提供し、ゲームエージェントの複雑でモジュール化されたAI行動の作成を支援します。

Psi0は、人間型ロボット向けのオープンな視覚言語行動（VLA）基盤モデルであり、VLMバックボーンと拡散ベースの行動エキスパートを組み合わせることで、繊細な全身操作を可能にします。

TorchRLは、PyTorchネイティブでモジュール式の強化学習ライブラリであり、RL、マルチエージェント、モデルベース、LLMの後処理パイプラインの構築、スケーリング、実験に向けた統一されたTensorDictデータモデルと、交換可能なコンポーネント（環境、コレクタ、リプレイバッファ、損失モジュール、トレーナーなど）を提供します。

剛体、変形体、粒状力学、および流体-固体相互作用をモデリングおよびシミュレーションするためのマルチフィジックス・シミュレーション・パッケージ。特にロボット工学とエンボディドAIをサポートしています。

ロボティクス研究向けに最適化された、GPUで加速された軽量な学習ライブラリ。新しいロボット学習アルゴリズムの迅速なプロトタイピングを可能にします。