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safe-control-gym
safe-control-gym
learnsyslab 在 GitHub 开源的仿真器，主要语言 Python。 PyBullet CartPole and Quadrotor environments—with CasADi symbolic a priori dynamics—for learning-based control and RL
概述
这个开发工具的核心职责、所属技术栈与硬件生态定位。
safe-control-gym是由learnsyslab开源的机器人安全控制领域仿真器，采用Python作为主要开发语言，内置基于PyBullet引擎的CartPole倒立摆、四旋翼无人机环境，集成CasADi符号化先验动力学模块，可支撑学习型控制、强化学习等相关算法的验证与开发。
该仿真器适配算法研究全链路层级，覆盖动力学建模、控制算法测试、强化学习训练、安全策略验证等技术场景，开发者可通过Python包管理工具快速部署集成，直接调用内置环境接口导入符号化动力学参数，开展安全控制算法的仿真迭代。
关键工程信息
工具分类、开发语言、GitHub 社区活跃度与环境要求。
快速接入与环境要求
源码克隆、构建方式、已验证系统环境与版本更新记录。
源码拉取与构建参考
git clone https://github.com/learnsyslab/safe-control-gym.git
cd safe-control-gym
# 安装 Python 依赖与开发包
pip install -e .推荐运行环境与版本 1
| 版本 / 分支 | 验证环境 | 接入说明 |
|---|---|---|
| main / 最新稳定分支 | Ubuntu 22.04 LTS / Python 3.8 ~ 3.10 / PyBullet 3.2.5 / CasADi 3.5.5 | 克隆仓库后执行 pip install -e . 完成安装，通过 gym.make 接口调用内置的CartPole、四旋翼仿真环境 |
适配与兼容机型
支持接入该 SDK、ROS 驱动或仿真资产的机器人本体。
尚未收录适配机型。
同厂商与同类工具
同一厂商开源的配套仓库或同技术栈开发工具。
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- GitHub learnsyslab/safe-control-gym访问 2026-10-13