一个基于MuJoCo的项目，旨在实现高效的接触动力学模拟，特别适用于机器人手臂和抓取任务的研究。

该项目提供了用于Google扫描对象数据集的MuJoCo模型，旨在支持物体识别和机器人操作任务。它包含多种真实物体的详细几何数据，并与MuJoCo仿真环境无缝集成，适用于多种物理仿真和机器人研究。

Humanoid Control是一个双足机器人行走控制库，采用非线性模型预测控制（NMPC）和全体重力学（WBC）技术，结合MuJoCo仿真平台进行高效的仿真测试，旨在实现精确的机器人运动控制。

MyoSuite是一个集合，包含使用MuJoCo物理引擎仿真的肌肉骨骼模型任务，并与OpenAI gym API兼容，适用于强化学习和机器学习研究。

flybody是一个用于MuJoCo物理模拟和强化学习应用的果蝇模型，基于Google DeepMind和HHMI Janelia研究中心的相结合的作品，旨在建立果蝇体系生物物理模拟平台。

Menagerie是由DeepMind策划的高质量MuJoCo物理引擎模型集合，包含多种类型的模型，适用于不同的应用场景，易于集成并提供丰富的文档和示例，帮助研究人员和开发者更好地进行物理仿真和机器人控制。

MuJoCo Python 可视化工具：用于MuJoCo物理引擎的交互式渲染器，支持Python官方绑定，简化仿真和可视化过程。该工具提供了丰富的可视化选项，帮助用户更好地理解和调试物理仿真。

微软研究院提出的一项关于将OpenAI的ChatGPT用于机器人应用程序的实验研究。该项目旨在增强机器人对自然语言的理解和交互能力，支持多种机器人平台，并提供可扩展的框架，便于快速开发和部署新的机器人应用，包含示例和教程以帮助用户快速上手。

RoboManipBaselines是一个集成了多种模仿学习方法和基准任务环境的软件，旨在为机器人操控提供基准和支持，提升学习效率与准确性。

OnePose++ 是一种无需CAD模型的关键点自由物体姿态估计方法，能够在复杂环境中快速、准确地估计物体姿态。该项目采用一击式的估计方式，使其在实际应用中具有较高的效率和实用性。

H2ONet 是一个专注于手部遮挡和方向感知的网络，能够实时进行3D手网格重建，基于深度学习的高效算法，使其在各种应用中表现出色。

Hora是一个在模拟器中训练强化学习策略，并将其直接部署到真实世界机械手的项目，完全不依赖视觉或触觉输入，旨在实现高效的机械手操作。