Herramientas Schwarmverhalten de alto rendimiento

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Schwarmverhalten

  • Un marco robótico multi-agente basado en Python que permite la coordinación autónoma, la planificación de rutas y la ejecución de tareas colaborativas entre equipos de robots.
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    ¿Qué es Multi Agent Robotic System?
    El proyecto Sistema Robótico Multi-Agente ofrece una plataforma modular basada en Python para desarrollar, simular y desplegar equipos robóticos cooperativos. En su núcleo, implementa estrategias de control descentralizado, permitiendo que los robots compartan información de estado y asignen tareas de forma colaborativa sin un coordinador central. El sistema incluye módulos integrados para planificación de rutas, evitación de colisiones, mapeo de entornos y programación dinámica de tareas. Los desarrolladores pueden integrar nuevos algoritmos extendiendo las interfaces proporcionadas, ajustar los protocolos de comunicación mediante archivos de configuración y visualizar las interacciones de los robots en entornos simulados. Compatible con ROS, soporta transiciones sin problemas desde la simulación hasta despliegues en hardware real. Este marco acelera la investigación al proporcionar componentes reutilizables para comportamiento en enjambre, exploración colaborativa y experimentos de automatización en almacenes.
    Características principales de Multi Agent Robotic System
    • Comunicación descentralizada en múltiples agentes
    • Asignación dinámica de tareas
    • Planificación de rutas en tiempo real
    • Evitación de colisiones
    • Arquitectura modular
  • CybMASDE proporciona un marco de Python personalizable para simular y entrenar escenarios de aprendizaje por refuerzo profundo multiagente cooperativo.
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    ¿Qué es CybMASDE?
    CybMASDE permite a investigadores y desarrolladores construir, configurar y ejecutar simulaciones multiagente con aprendizaje por refuerzo profundo. Los usuarios pueden crear escenarios personalizados, definir roles de agentes y funciones de recompensa, y conectar algoritmos RL estándar o personalizados. El marco incluye servidores de entorno, interfaces de agentes en red, recolectores de datos y utilidades de renderizado. Soporta entrenamiento paralelo, monitoreo en tiempo real y guardado de modelos. La arquitectura modular de CybMASDE facilita la integración sin problemas de nuevos agentes, espacios de observación y estrategias de entrenamiento, acelerando experimentos en control cooperativo, comportamiento de enjambre, asignación de recursos y otros casos de uso multiagente.
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