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Herramientas 経路探索 de alto rendimiento

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経路探索

  • ePH-MAPF

    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.
    Características principales de ePH-MAPF
    • Heurísticas priorizadas eficientes
    • Múltiples funciones heurísticas
    • Planificación incremental de rutas
    • Evitar colisiones
    • Escalable a cientos de agentes
    • Implementación modular en Python
    • Ejemplos de integración con ROS
    Pros y Contras de ePH-MAPF

    Desventajas

    No se proporciona información explícita sobre costos o modelo de precios.
    Información limitada sobre el despliegue en entornos reales o problemas de escalabilidad fuera de entornos simulados.

    Ventajas

    Mejora la coordinación multiagente a través de mejoras selectivas en la comunicación.
    Resuelve eficazmente conflictos y bloqueos utilizando decisiones basadas en valores Q priorizados.
    Combina políticas neuronales con orientación experta de agente único para una navegación robusta.
    Utiliza un método ensamblado para muestrear las mejores soluciones de múltiples solucionadores, mejorando el rendimiento.
    Código abierto disponible que facilita la reproducibilidad y la investigación futura.

  • Godot Steering AI Framework

    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

    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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