Herramientas 協調ロボティクス de alto rendimiento

Accede a soluciones 協調ロボティクス que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

協調ロボティクス

  • JaCaMo es una plataforma de sistemas multiagente que integra Jason, CArtAgO y Moise para programación escalable y modular basada en agentes.
    0
    0
    ¿Qué es JaCaMo?
    JaCaMo ofrece un entorno unificado para diseñar y ejecutar sistemas multiagente (MAS) integrando tres componentes principales: el lenguaje de programación de agentes Jason para agentes basados en BDI, CArtAgO para modelado del entorno con artefactos, y Moise para definir estructuras organizacionales y roles. Los desarrolladores pueden escribir planes de agentes, definir artefactos con operaciones y organizar grupos de agentes bajo marcos normativos. La plataforma incluye herramientas para simulación, depuración y visualización de interacciones MAS. Con soporte para ejecución distribuida, repositorios de artefactos y comunicación flexible, JaCaMo permite prototipado rápido y investigaciones en áreas como inteligencia en enjambre, robótica colaborativa y toma de decisiones distribuidas. Su diseño modular asegura escalabilidad y extensibilidad en proyectos académicos e industriales.
    Características principales de JaCaMo
    • Programación de agentes basada en BDI con Jason
    • Modelado del entorno mediante artefactos en CArtAgO
    • Especificación organizacional usando Moise
    • Soporte CLI y IDE
    • Herramientas de simulación y depuración
    • Ejecución distribuida y mensajería
    Pros y Contras de JaCaMo

    Desventajas

    No hay información directa sobre precios disponible.
    No se encontraron aplicaciones móviles ni extensiones para navegador.
    Puede tener una curva de aprendizaje pronunciada debido a su complejo paradigma de programación orientado a multiagentes.

    Ventajas

    Soporta programación integral de sistemas multiagentes incluyendo agentes, ambiente y organización.
    Diseñado para aplicaciones que demandan autonomía, descentralización, coordinación y apertura.
    Código abierto con un repositorio activo en GitHub.
    Proporciona recursos educativos y cursos para el aprendizaje de sistemas multiagentes.
    Incluye una interfaz de línea de comandos para crear, ejecutar y gestionar aplicaciones multiagentes.
    Soporta integración con frameworks como ROS para el desarrollo de robots autónomos.
  • Un marco de código abierto basado en múltiples agentes con aprendizaje por refuerzo para el control cooperativo de vehículos autónomos en escenarios de tráfico.
    0
    0
    ¿Qué es AutoDRIVE Cooperative MARL?
    AutoDRIVE Cooperative MARL es un marco de código abierto diseñado para entrenar y desplegar políticas de aprendizaje por refuerzo multiactores cooperativos para tareas de conducción autónoma. Se integra con simuladores realistas para modelar escenarios de tráfico como intersecciones, formación de convoy en autopistas y escenarios de fusión. El marco implementa entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada, permitiendo que los vehículos aprendan políticas compartidas que maximicen la eficiencia y seguridad del tráfico global. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno, escoger algoritmos MARL de referencia, visualizar el progreso del entrenamiento y evaluar la coordinación de los agentes.
Destacados