Herramientas pathfinding de alto rendimiento

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pathfinding

  • Un complemento de código abierto para Godot que ofrece comportamientos modulares de dirección de agentes, como seguimiento de caminos, evitación de obstáculos y simulación de multitudes.
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    ¿Qué es Godot Steering AI Framework?
    El Godot Steering AI Framework es una extensión especializada para el motor de juegos Godot que capacita a los desarrolladores para dotar a NPC, enemigos y personajes autónomos con movimientos y patrones de decisión similares a los humanos. Mediante la exposición de un conjunto de comportamientos de dirección preconstruidos y su combinación mediante mezcla ponderada, los usuarios pueden lograr seguimiento de caminos suave, evitación dinámica de obstáculos, formación de grupos y persecución o evasión receptiva. El marco simplifica la navegación impulsada por IA, permitiéndote enfocarte en la mecánica del juego en lugar de la codificación básica de movimiento, y soporta proyectos tanto en 2D como en 3D con configuración mínima.
  • AgentSimulation es un marco de trabajo en Python para la simulación en tiempo real de agentes autónomos en 2D con comportamientos de dirección personalizables.
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    ¿Qué es AgentSimulation?
    AgentSimulation es una biblioteca de Python de código abierto construida sobre Pygame para simular múltiples agentes autónomos en un entorno 2D. Permite a los usuarios configurar propiedades del agente, comportamientos de dirección (buscar, huir, deambular), detección de colisiones, búsqueda de rutas y reglas interactivas. Con renderizado en tiempo real y diseño modular, admite prototipado rápido, simulaciones educativas y pequeñas investigaciones en bioinspiración y comportamiento multiagente.
  • Efficient Prioritized Heuristics MAPF (ePH-MAPF) calcula rápidamente rutas de múltiples agentes libres de colisiones en entornos complejos utilizando búsqueda incremental y heurísticas.
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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.
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