Multi-Agent Drone Environment

0
0 Reseñas
El entorno de drones multiagente es un marco de Python de código abierto que permite a los investigadores entrenar y evaluar comportamientos cooperativos de enjambres de UAV usando aprendizaje por refuerzo. Ofrece una interfaz compatible con Gym con física en PyBullet, evitación de colisiones, escenarios personalizables y visualización en tiempo real. Los usuarios pueden definir funciones de recompensa y estrategias de equipo personalizadas, facilitando la creación rápida de prototipos y la evaluación de algoritmos de control multiagente para aplicaciones académicas e industriales.
Añadido el:
Social y Email:
Plataforma:
May 01 2025
--
Promover esta Herramienta
Actualizar esta Herramienta
Multi-Agent Drone Environment

Multi-Agent Drone Environment

0
0
Multi-Agent Drone Environment
El entorno de drones multiagente es un marco de Python de código abierto que permite a los investigadores entrenar y evaluar comportamientos cooperativos de enjambres de UAV usando aprendizaje por refuerzo. Ofrece una interfaz compatible con Gym con física en PyBullet, evitación de colisiones, escenarios personalizables y visualización en tiempo real. Los usuarios pueden definir funciones de recompensa y estrategias de equipo personalizadas, facilitando la creación rápida de prototipos y la evaluación de algoritmos de control multiagente para aplicaciones académicas e industriales.
Añadido el:
Social y Email:
Plataforma:
May 01 2025
--
Destacados

¿Qué es Multi-Agent Drone Environment?

El entorno de drones multiagente es un paquete de Python que ofrece una simulación multiagente configurable para enjambres de UAV, basado en OpenAI Gym y PyBullet. Los usuarios definen múltiples agentes drones con modelos cinemáticos y dinámicos para explorar tareas cooperativas como vuelo en formación, seguimiento de objetivos y evitación de obstáculos. El entorno soporta configuración modular de tareas, detección de colisiones realista y emulación de sensores, además de permitir funciones de recompensa y políticas descentralizadas personalizadas. Los desarrolladores pueden integrar sus propios algoritmos de aprendizaje por refuerzo, evaluar el rendimiento bajo diferentes escenarios y visualizar en tiempo real las trayectorias y métricas de los agentes. Su diseño de código abierto fomenta las contribuciones comunitarias, siendo ideal para investigación, enseñanza y prototipado avanzado de soluciones de control multiagente.

¿Quién usará Multi-Agent Drone Environment?

  • Investigadores en aprendizaje por refuerzo
  • Ingenieros de robótica
  • Académicos y estudiantes
  • Desarrolladores en IA y simulación

¿Cómo usar Multi-Agent Drone Environment?

  • Paso 1: Clona el repositorio con git clone https://github.com/anfisou/Multi-Agent_Drone_Environment.git
  • Paso 2: Instala los paquetes Python requeridos con pip install -r requirements.txt
  • Paso 3: Registra el entorno en tu script de Python usando gym.register
  • Paso 4: Importa el entorno: import gym; env = gym.make('MultiAgentDroneEnv-v0')
  • Paso 5: Configura escenarios y funciones de recompensa en el archivo de configuración
  • Paso 6: Entrena tu algoritmo de RL multiagente usando bucles env.reset() y env.step()
  • Paso 7: Usa las herramientas de visualización integradas para renderizar el comportamiento de los agentes y las métricas

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características y Beneficios Clave de Multi-Agent Drone Environment

Las características principales

  • Interfaz multiagente compatible con Gym
  • Simulación física basada en PyBullet
  • Detección y evitación de colisiones
  • Funciones de recompensa y escenarios personalizables
  • Soporte para diferentes tamaños de equipo
  • Visualización en tiempo real y métricas

Los beneficios

  • Acelera la investigación en RL multiagente
  • Fácil integración con bibliotecas RL existentes
  • Altamente personalizable y extensible
  • Física y dinámica realista
  • Código abierto y apoyado por la comunidad

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Multi-Agent Drone Environment

  • Experimentos de control de formación en enjambre
  • Evaluación de algoritmos cooperativos de seguimiento de objetivos
  • Investigación en aprendizaje por refuerzo multiagente
  • Docencia académica y proyectos estudiantiles
  • Prototipado de comportamientos de enjambres UAV

FAQs sobre Multi-Agent Drone Environment

Información de la Compañía Multi-Agent Drone Environment

Reseñas de Multi-Agent Drone Environment

5/5
¿Recomiendas Multi-Agent Drone Environment? ¡Deja un comentario a continuación!

¿Principales Competidores y Alternativas de Multi-Agent Drone Environment?

  • Microsoft AirSim
  • Gazebo
  • OpenAI Multi-Agent Particle-env
  • PyBullet Gym Environments

También te puede gustar:

insMind's AI Design Agent
El agente de diseño AI automatiza el flujo de trabajo creando imágenes, videos y modelos 3D hasta 10 veces más rápido.
Onlyfans AI Chatbot - ChatPersona AI
Chatbot impulsado por IA para los mejores creadores de OnlyFans.
Launchnow
Plantilla SaaS para el lanzamiento y desarrollo rápido de productos.
Groupflows
Organiza actividades grupales rápidamente con Groupflows.
aixbt by Virtuals
Aixbt es un agente de IA tokenizado que optimiza los ingresos a través de aplicaciones.
theGist
theGist AI Workspace unifica aplicaciones de trabajo con IA para mejorar la productividad.
RocketAI
Genera visuales y copias de marca utilizando IA para impulsar las ventas en comercio electrónico.
GPTConsole
GPTConsole es un agente de IA diseñado para conversaciones fluidas y automatización de tareas.
GenSphere
GenSphere es un agente de IA que automatiza el análisis de datos y proporciona información para la toma de decisiones informadas.
Nullify
Nullify automatiza todo el programa de AppSec para los equipos de seguridad utilizando soluciones impulsadas por IA.
Refly.ai
Refly.AI permite a creadores no técnicos automatizar flujos de trabajo usando lenguaje natural y un lienzo visual.
Langbase
Langbase es un agente de IA que genera y analiza contenido en lenguaje natural de manera eficiente.
AiTerm (Beta)
AiTerm: Asistente de Terminal AI que convierte el lenguaje natural en comandos.
Facts Generator
Genera hechos intrigantes sin esfuerzo con nuestra herramienta impulsada por IA.
My AI Ninja
Mi AI Ninja proporciona acceso a GPT-4 sin suscripciones.
Orga AI
IA revolucionaria que ve, oye y se comunica en tiempo real.
JOBO, THE AI AUTO APPLY BOT!
Automatiza tus solicitudes de empleo y encuentra el trabajo perfecto con tecnología de IA.
Intellika AI
Intellika AI permite la automatización fluida del análisis de datos y la generación de informes para empresas.
ScholarRoll
ScholarRoll ayuda a los estudiantes a encontrar y solicitar becas fácilmente.
OneReach
OneReach AI simplifica las interacciones automatizando el compromiso del cliente a través de mensajes inteligentes.
Phoenix AI Assistant
Phoenix AI Assistant ayuda a agilizar tareas utilizando automatización inteligente y soporte personalizado.
Flowith
Flowith es un espacio de trabajo agéntico basado en lienzo que ofrece gratis 🍌Nano Banana Pro y otros modelos efectivos.
Letta
Letta es un agente de IA que maneja respuestas a correos electrónicos de manera eficiente y precisa.
Moddy
Moddy es un agente de IA diseñado para mejorar la transformación de código en múltiples repositorios.
Windsurf
Windsurf AI Agent ayuda a optimizar las condiciones de windsurf y las recomendaciones de equipo.
Sourcegraph Cody AI
Cody AI ayuda a los desarrolladores a escribir, revisar y entender código de manera eficiente.
Amazon Bedrock Custom LangChain Agent
Una solución para construir agentes de IA personalizables con LangChain en AWS Bedrock, aprovechando modelos base y herramientas personalizadas.
scenario-go
scenario-go es un SDK de Go para definir flujos de trabajo conversacionales complejos impulsados por IA, gestionando prompts, contexto y tareas de IA de múltiples pasos.
CASA
Un marco basado en ROS para la colaboración multi-robot que habilita la asignación autónoma de tareas, planificación y ejecución coordinada de misiones en equipos.
PySpur
Un IDE visual de código abierto que permite a los ingenieros de IA construir, probar y desplegar flujos de trabajo agenciales 10 veces más rápido.
LangGraph Learn
LangGraph Learn ofrece una interfaz gráfica interactiva para diseñar y ejecutar flujos de trabajo de agentes de IA basados en gráficos, visualizando cadenas de modelos de lenguaje.
AIDE by NicePkg
AIDE proporciona generación de código con inteligencia artificial, depuración, documentación y gestión de paquetes dentro de un IDE web integrado.
Yollo AI
Chatea y crea junto a tu compañero IA. De imagen a video y generación de imágenes IA.
12-Factor Agents
Una metodología que ofrece doce buenas prácticas para diseñar, configurar y desplegar agentes de IA escalables y fáciles de mantener.
enhance_llm
Un marco de trabajo en Python para construir pipelines de razonamiento de múltiples pasos y flujos de trabajo similares a agentes con grandes modelos de lenguaje.
SARL
SARL es un lenguaje de programación orientado a agentes y un entorno de ejecución que proporciona comportamientos guiados por eventos y simulación de entornos para sistemas multi-agente.
AI Library
AI Library es una plataforma para desarrolladores para construir y desplegar agentes de IA personalizables usando cadenas modulares y herramientas.
RModel
RModel es un marco de agentes de IA de código abierto que orquesta LLM, integración de herramientas y memoria para aplicaciones conversacionales y basadas en tareas avanzadas.
LangGraph-GUI Backend
Proporciona un backend FastAPI para la orquestación y ejecución de flujos de trabajo de modelos de lenguaje visuales basados en gráficos en la interfaz gráfica LangGraph.
CodeBeaver
CodeBeaver es un agente de IA que ayuda a realizar tareas de codificación y depuración de manera eficiente.
AveHR
AveHR es un agente de recursos humanos impulsado por IA para agilizar tareas de recursos humanos.
OpenSpiel
OpenSpiel proporciona una biblioteca de entornos y algoritmos para investigación en aprendizaje por refuerzo y planificación en teoría de juegos.
Code Agent
Un agente AI autónomo que escribe, prueba y refactoriza proyectos de código usando LLM con desarrollo guiado por pruebas iterativas.
FineVoice
Convierte el texto en emoción — Clona, diseña y crea voces de IA expresivas en segundos.