Herramientas logística urbana de alto rendimiento

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logística urbana

  • Coordina múltiples agentes autónomos de recolecta de residuos utilizando aprendizaje por refuerzo para optimizar rutas de recolección de manera eficiente.
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    ¿Qué es Multi-Agent Autonomous Waste Collection System?
    El Sistema de Recolección Autónoma de Residuos Multiagente es una plataforma basada en investigación que emplea aprendizaje por refuerzo multiagente para entrenar robots recolectores de residuos que colaboran en la planificación de rutas. Los agentes aprenden a evitar coberturas redundantes, minimizar la distancia de viaje y responder a patrones dinámicos de generación de residuos. Desarrollado en Python, el sistema integra un entorno de simulación para probar y perfeccionar políticas antes del despliegue en el mundo real. Los usuarios pueden configurar mapas, puntos de entrega, sensores de los agentes y estructuras de recompensas para adaptar el comportamiento a áreas urbanas específicas o restricciones operativas.
    Características principales de Multi-Agent Autonomous Waste Collection System
    • Optimización de rutas multiagente
    • Entrenamiento de políticas basado en aprendizaje por refuerzo
    • Simulación de entornos dinámicos
    • Modelos configurables de mapa y generación de residuos
    • Colaboración en tiempo real entre agentes
  • Nuro AI ofrece servicios de entrega autónoma a través de tecnología innovadora de vehículos autónomos.
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    ¿Qué es Nuro AI?
    Nuro AI es una empresa de tecnología avanzada enfocada en desarrollar vehículos autónomos diseñados específicamente para la entrega de última milla. Los vehículos autónomos de la empresa pueden transportar varios tipos de bienes, desde comestibles hasta productos farmacéuticos, directamente a las puertas de los clientes. Al utilizar inteligencia artificial y aprendizaje automático, Nuro AI garantiza que sus vehículos naveguen de manera segura y eficiente, minimizando los tiempos de entrega y optimizando las rutas. Esta innovación no solo mejora la comodidad del cliente, sino que también contribuye a reducir la congestión del tráfico y las emisiones de carbono asociadas con los métodos de entrega tradicionales.
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