ePH-MAPF
ePH-MAPF es un marco de trabajo en Python de código abierto que implementa heurísticas priorizadas eficientes para la búsqueda de rutas de múltiples agentes. Ofrece planificación de rutas escalable y libre de colisiones en mapas de cuadrícula estáticos, soporta múltiples funciones heurísticas y se integra fácilmente con plataformas de robótica y simulación como ROS.
Plataformas y frameworks de IA
Avatares y personajes
Entorno de desarrollo
Otro
#planificación de rutas
#evitación de colisiones
#planificación de rutas multiagente
#robótica
#Algoritmos heurísticos
#obstáculos dinámicos
#integración en Python
#robótica ROS
#optimización de eficiencia
#algoritmos de planificación
#código modular
#software de código abierto
#evaluación del rendimiento
#navegación basada en cuadrículas
#heurísticas personalizadas
#coordinación de agentes
#calidad de solución
#búsqueda incremental
#escalabilidad
...
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ePH-MAPF es un marco de trabajo en Python de código abierto que implementa heurísticas priorizadas eficientes para la búsqueda de rutas de múltiples agentes. Ofrece planificación de rutas escalable y libre de colisiones en mapas de cuadrícula estáticos, soporta múltiples funciones heurísticas y se integra fácilmente con plataformas de robótica y simulación como ROS.
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¿Qué es ePH-MAPF?
ePH-MAPF proporciona un flujo de trabajo eficiente para calcular rutas sin colisiones para decenas a centenas de agentes en mapas basados en cuadrícula. Utiliza heurísticas priorizadas, técnicas de búsqueda incremental y métricas de coste personalizables (Manhattan, Euclidiana) para equilibrar velocidad y calidad de la solución. Los usuarios pueden seleccionar diferentes funciones heurísticas, integrar la biblioteca en sistemas de robótica basados en Python, y evaluar el rendimiento en escenarios estándar de MAPF. El código es modular y bien documentado, permitiendo a investigadores y desarrolladores extenderlo para obstáculos dinámicos o entornos especializados.
¿Quién usará ePH-MAPF?
- Investigadores en Robótica
- Desarrolladores de IA
- Desarrolladores de Juegos
- Ingenieros de Simulación
- Investigadores académicos
¿Cómo usar ePH-MAPF?
- Paso 1: Clona el repositorio de GitHub: git clone https://github.com/ai4co/eph-mapf
- Paso 2: Instala dependencias en Python: pip install -r requirements.txt
- Paso 3: Prepara o carga un mapa basado en cuadrícula y posiciones de inicio/objetivo de los agentes
- Paso 4: Elige funciones heurísticas y configura los parámetros en el archivo de configuración
- Paso 5: Ejecuta el planificador: python run_mapf.py --config config.yaml
- Paso 6: Analiza las rutas de salida y los registros de rendimiento
- Paso 7: Integra la biblioteca en tus nodos de simulación o ROS
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de ePH-MAPF
Las características principales
- Heurísticas priorizadas eficientes
- Múltiples funciones heurísticas
- Planificación incremental de rutas
- Evitar colisiones
- Escalable a cientos de agentes
- Implementación modular en Python
- Ejemplos de integración con ROS
Los beneficios
- Tiempos de cálculo rápidos
- Alta escalabilidad
- Fácil integración en proyectos
- Heurísticas personalizables
- Código abierto con documentación
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de ePH-MAPF
- Navegación de múltiples robots en almacenes
- Planificación de rutas para personajes en IA de juegos
- Modelado de simulación de multitudes
- Coordinación de enjambres de drones
- Gestión de tráfico para vehículos autónomos
Ventajas y desventajas de ePH-MAPF
Ventajas
Mejora la coordinación multiagente a través de mejoras selectivas en la comunicación.
Resuelve eficazmente conflictos y bloqueos utilizando decisiones basadas en valores Q priorizados.
Combina políticas neuronales con orientación experta de agente único para una navegación robusta.
Utiliza un método ensamblado para muestrear las mejores soluciones de múltiples solucionadores, mejorando el rendimiento.
Código abierto disponible que facilita la reproducibilidad y la investigación futura.
Desventajas
No se proporciona información explícita sobre costos o modelo de precios.
Información limitada sobre el despliegue en entornos reales o problemas de escalabilidad fuera de entornos simulados.
FAQs sobre ePH-MAPF
Información de la Compañía ePH-MAPF
Análisis de ePH-MAPF
Visitas a lo Largo del Tiempo
Visitas Mensuales
969
Duración Promedio de Visita
00:00:00
Páginas por Visita
1.03
Tasa de Rebote
42.43%
Oct 2025 - Dec 2025 Todo el Tráfico
Geografía
Top 4 Regiones
United States
59.26%
India
35.52%
Japan
3.12%
Poland
2.1%
Oct 2025 - Dec 2025 Global Solo de Escritorio
Fuentes de Tráfico
Search
76.00%
Direct
15.54%
Referrals
5.69%
Social
1.54%
Paid Referrals
0.84%
Mail
0.07%
Oct 2025 - Dec 2025 Solo de Escritorio
Reseñas de ePH-MAPF
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de ePH-MAPF?
- Conflict-Based Search (CBS)
- Enhanced CBS (ECBS)
- M* algorithm
- Prioritized Planning
- LNS-based MAPF frameworks
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