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真實物理

  • Multi-Agent Drone Environment

    Eine Open-Source-Python-Simulationsumgebung zur Schulung der kooperativen Drohnenschwarmkontrolle mit Multi-Agenten-Verstärkendem Lernen.
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    Was ist Multi-Agent Drone Environment?
    Multi-Agent-Drohnenumgebung ist ein Python-Paket, das eine anpassbare Multi-Agenten-Simulation für UAV-Schwärme bietet, basierend auf OpenAI Gym und PyBullet. Nutzer definieren mehrere Drohnenagenten mit kinematischen und dynamischen Modellen, um kooperative Aufgaben wie Formationsflug, Zielverfolgung und Hindernisvermeidung zu erforschen. Die Umgebung unterstützt modulare Aufgaben konfigurieren, realistische Kollisionsdetektion und Sensor-Emulation, während benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen und dezentrale Policies ermöglicht werden. Entwickler können ihre eigenen Verstärkendem-Lernen-Algorithmen integrieren, die Leistung unter verschiedenen Szenarien bewerten und Agentenverläufe sowie Metriken in Echtzeit visualisieren. Das Open-Source-Design fördert Community-Beiträge und ist ideal für Forschung, Lehre und Prototyping fortschrittlicher Multi-Agenten-Steuerungslösungen.
    Multi-Agent Drone Environment Hauptfunktionen
    • Gym-kompatible Multi-Agenten-Schnittstelle
    • Physikbasierte Simulation mit PyBullet
    • Kollisionsdetektion und -vermeidung
    • Anpassbare Belohnungsfunktionen und Szenarien
    • Unterstützung für verschiedene Teamgrößen
    • Echtzeitvisualisierung und Metriken

  • F1Tenth Two-Agent Simulator

    Open-Source-Simulator basierend auf ROS, der Mehr-Agenten-Autonomes Rennen mit anpassbarem Steuerung und realistischen Fahrzeugsdynamiken ermöglicht.
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    Was ist F1Tenth Two-Agent Simulator?
    Der F1Tenth Two-Agent Simulator ist ein spezielles Simulationsframework, das auf ROS und Gazebo basiert und zwei im Maßstab 1/10 autonome Fahrzeuge beim Rennen oder in Kooperation auf benutzerdefinierten Strecken emuliert. Es unterstützt realistische Reifenmodell-Physik, Sensorsimulation, Kollisionsdetektion und Datenlogging. Benutzer können eigene Planungs- und Steuerungsalgorithmen integrieren, Agentenparameter anpassen und Rennen gegeneinander durchführen, um Leistung, Sicherheit und Koordinationsstrategien unter kontrollierten Bedingungen zu bewerten.
Ausgewählt