icon
Herramientas de IA Agentes de IA MCP Clasificación Enviar y Publicitar
Iniciar Sesión

Herramientas entornos simulados de alto rendimiento

Accede a soluciones entornos simulados que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

entornos simulados

  • Multi-Agent-based Search and Rescue System in ROS

    Un sistema multi-robot basado en ROS para misiones de búsqueda y rescate autónomas con coordinación en tiempo real.
    0
    0
    ¿Qué es Multi-Agent-based Search and Rescue System in ROS?
    El Sistema de Búsqueda y Rescate basado en múltiples agentes en ROS es un marco robótico que aprovecha ROS para desplegar múltiples agentes autónomos para realizar operaciones coordinadas de búsqueda y rescate. Cada agente utiliza sensores a bordo y tópicos ROS para cartografía en tiempo real, evitación de obstáculos y detección de objetivos. Un coordinador central asigna tareas de manera dinámica según el estado del agente y los retroalimentaciones del entorno. El sistema puede ejecutarse en Gazebo o en robots reales, permitiendo a investigadores y desarrolladores probar y mejorar la cooperación entre robots, los protocolos de comunicación y la planificación adaptativa de misiones en condiciones realistas.
    Características principales de Multi-Agent-based Search and Rescue System in ROS
    • Coordinación multi-robot autónoma
    • Asignación dinámica de tareas
    • Comunicación entre agentes basada en ROS
    • Cartografía y localización en tiempo real
    • Detección y evitación de obstáculos
    • Soporte para simulación en Gazebo

  • Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents

    Implementa aprendizaje por refuerzo multi-agente DDPG descentralizado usando PyTorch y Unity ML-Agents para entrenamiento colaborativo de agentes.
    0
    0
    ¿Qué es Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents?
    Este proyecto de código abierto brinda un marco completo de aprendizaje por refuerzo multi-agente construido sobre PyTorch y Unity ML-Agents. Incluye algoritmos DDPG descentralizados, envoltorios de entornos y scripts de entrenamiento. Los usuarios pueden configurar políticas de agentes, redes críticas, buffers de reproducción y trabajadores de entrenamiento en paralelo. Los hooks de registro permiten monitoreo con TensorBoard, mientras que una estructura modular soporta funciones de recompensa y parámetros de entorno personalizables. El repositorio incluye escenas de ejemplo en Unity demostrando tareas de navegación colaborativa, ideal para ampliar y evaluar escenarios multi-agente en simulaciones.

  • multi_agent_celar

    Un marco multi-agente de código abierto que permite una comunicación basada en lenguaje emergente para una toma de decisiones colaborativa escalable y tareas de exploración del entorno.
    0
    0
    ¿Qué es multi_agent_celar?
    multi_agent_celar está diseñado como una plataforma de IA modular que permite la comunicación mediante lenguaje emergente entre múltiples agentes inteligentes en entornos simulados. Los usuarios pueden definir comportamientos de agentes a través de archivos de política, configurar parámetros del entorno, y lanzar sesiones de entrenamiento coordinadas donde los agentes evolucionan sus propios protocolos de comunicación para resolver tareas cooperativas. El marco incluye scripts de evaluación, herramientas de visualización y soporte para experimentos escalables, siendo ideal para investigación en colaboración multi-agente, lenguaje emergente y procesos de toma de decisiones.
Destacados