D4Rl

D4RL（Diverse Off-Road Robotics Learning）是一个用于离线强化学习研究的开源基准库，旨在提供多样化的机器人学习任务和数据集。通过标准化的任务设置和评估指标，D4RL促进算法的可比性和复现性，加速了离线强化学习技术的发展与应用。该库涵盖了从简单到复杂的多种任务，支持研究人员探索不同环境下的学习策略，提高机器人的自主决策能力。