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обнаружение столкновений

  • Simulador de código abierto basado en ROS que permite carreras autónomas multiactores con control personalizable y dinámica de vehículos realista.
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    ¿Qué es F1Tenth Two-Agent Simulator?
    El simulador de dos agentes F1Tenth es un marco de simulación especializado construido sobre ROS y Gazebo para emular dos vehículos autónomos a escala 1/10 compitiendo o cooperando en pistas personalizadas. Soporta física realista del modelado de neumáticos, emulación de sensores, detección de colisiones y registro de datos. Los usuarios pueden integrar sus propios algoritmos de planificación y control, ajustar parámetros de los agentes y ejecutar escenarios uno contra uno para evaluar el rendimiento, la seguridad y las estrategias de coordinación en condiciones controladas.
  • Una solución innovadora que aprovecha la IA para mejorar la detección de colisiones de vehículos y los conocimientos de movilidad.
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    ¿Qué es GIZO- Safe Driving Global Challenge?
    Artificient proporciona una aplicación de conducción inteligente de vanguardia impulsada por visión por computadora, diseñada para mejorar la detección de colisiones de vehículos y mejorar la seguridad general en la carretera. Utilizando métodos de aprendizaje automático patentados y técnicas avanzadas de procesamiento de señales, la aplicación analiza los datos del smartphone del usuario para determinar con precisión la gravedad y la dirección de los accidentes. Esta tecnología tiene como objetivo empoderar a los usuarios con información de movilidad precisa, fomentando prácticas de conducción más seguras y sostenibles.
  • Un marco de trabajo de JavaScript de código abierto que permite la simulación interactiva de sistemas multi-agente con visualización 3D usando AgentSimJs y Three.js.
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    ¿Qué es AgentSimJs-ThreeJs Multi-Agent Simulator?
    Este marco de código abierto combina la biblioteca de modelado de agentes AgentSimJs con el motor gráfico 3D de Three.js para ofrecer simulaciones multi-agente interactivas basadas en navegador. Los usuarios pueden definir tipos de agentes, comportamientos y reglas ambientales, configurar detección de colisiones y manejo de eventos, y visualizar simulaciones en tiempo real con opciones de renderizado personalizables. La biblioteca soporta controles dinámicos, gestión de escenas y ajuste de rendimiento, haciéndola ideal para investigación, educación y prototipado de escenarios complejos basados en agentes.
  • 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.
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