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Umfassende 規劃算法-Lösungen

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規劃算法

  • ePH-MAPF

    Effiziente priorisierte Heuristiken MAPF (ePH-MAPF) berechnet schnell kollisionsfreie Mehragentenpfade in komplexen Umgebungen mithilfe inkrementeller Suche und Heuristiken.
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    Was ist ePH-MAPF?
    ePH-MAPF bietet eine effiziente Pipeline zur Berechnung kollisionsfreier Pfade für Dutzende bis Hunderte von Agenten auf gitterbasierten Karten. Es nutzt priorisierte Heuristiken, inkrementelle Suchtechniken und anpassbare Kostenmetriken (Manhattan, euklidisch) zur Balance zwischen Geschwindigkeit und Lösungsqualität. Nutzer können zwischen verschiedenen Heuristikfunktionen wählen, die Bibliothek in Python-basierte Robotiksysteme integrieren und die Leistung in Standard-MAPF-Szenarien benchmarken. Der Code ist modular und gut dokumentiert, was Forschern und Entwicklern erlaubt, ihn für dynamische Hindernisse oder spezielle Umgebungen zu erweitern.
    ePH-MAPF Hauptfunktionen
    • Effiziente priorisierte Heuristiken
    • Mehrere Heuristikfunktionen
    • Inkrementelle Pfadplanung
    • Kollisionsvermeidung
    • Skalierbar auf Hunderte von Agenten
    • Modulare Python-Implementierung
    • ROS-Integrationsbeispiele
    ePH-MAPF Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Es werden keine expliziten Kosten- oder Preismodellinformationen bereitgestellt.
    Begrenzte Informationen zur realen Bereitstellung oder Skalierungsproblemen außerhalb simulierter Umgebungen.

    Vorteile

    Verbessert die Multi-Agenten-Koordination durch selektive Kommunikationsverbesserungen.
    Löst Konflikte und Deadlocks wirkungsvoll mittels prioritätsbasierter Q-Wert-Entscheidungen.
    Kombiniert neuronale Richtlinien mit Expertenanweisungen für Einzelagenten zu robuster Navigation.
    Verwendet eine Ensemble-Methode, um die besten Lösungen aus mehreren Lösern auszuwählen, was die Leistung verbessert.
    Offener Quellcode verfügbar, der Reproduzierbarkeit und weitere Forschung erleichtert.
Ausgewählt