ePH-MAPF
ePH-MAPF est un framework Python open-source qui implémente des heuristiques prioritaires efficaces pour la recherche de chemins multi-agents. Il offre une planification de chemins évolutive et sans collision sur des cartes en grille statiques, supporte plusieurs fonctions heuristiques et s’intègre facilement avec des plateformes de robotique et de simulation comme ROS.
Plateformes et frameworks d'IA
Avatars et personnages
Environnement de développement
Autre
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#robotique
#Algorithmes heuristiques
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#robotique ROS
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#logiciel open-source
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#navigation sur grille
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#coordination des agents
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#scalabilité
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ePH-MAPF est un framework Python open-source qui implémente des heuristiques prioritaires efficaces pour la recherche de chemins multi-agents. Il offre une planification de chemins évolutive et sans collision sur des cartes en grille statiques, supporte plusieurs fonctions heuristiques et s’intègre facilement avec des plateformes de robotique et de simulation comme ROS.
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Vedettes
Qu'est-ce que ePH-MAPF ?
ePH-MAPF fournit un pipeline efficace pour calculer des chemins sans collision pour des dizaines à des centaines d'agents sur des cartes basées sur une grille. Il utilise des heuristiques prioritaires, des techniques de recherche incrémentielle et des métriques de coût personnalisables (Manhattan, Euclidéenne) pour équilibrer rapidité et qualité de la solution. Les utilisateurs peuvent choisir parmi différentes fonctions heuristiques, intégrer la bibliothèque dans des systèmes robotiques Python, et benchmarker la performance sur des scénarios MAPF standards. Le code est modulaire et bien documenté, permettant aux chercheurs et développeurs de l’étendre pour des obstacles dynamiques ou des environnements spécialisés.
Qui va utiliser ePH-MAPF ?
- Chercheurs en robotique
- Développeurs en IA
- Développeurs de jeux
- Ingénieurs en simulation
- Chercheurs académiques
Comment utiliser ePH-MAPF ?
- Étape 1 : Cloner le dépôt GitHub : git clone https://github.com/ai4co/eph-mapf
- Étape 2 : Installer les dépendances Python : pip install -r requirements.txt
- Étape 3 : Préparer ou charger une carte basée sur une grille et des positions de départ / but des agents
- Étape 4 : Choisir des fonctions heuristiques et configurer les paramètres dans le fichier de configuration
- Étape 5 : Exécuter le planificateur : python run_mapf.py --config config.yaml
- Étape 6 : Analyser les chemins générés et les logs de performance
- Étape 7 : Intégrer la bibliothèque dans votre simulation ou nœuds ROS
Plateforme
- mac
- windows
- linux
Caractéristiques et Avantages Clés de ePH-MAPF
Les fonctionnalités principales
- Heuristiques prioritaires efficaces
- Multiple fonctions heuristiques
- Planification de parcours incrémentielle
- Évitement des collisions
- Evolutif jusqu’à des centaines d’agents
- Implémentation modulaire en Python
- Exemples d’intégration ROS
Les avantages
- Temps de calcul rapides
- Haute évolutivité
- Facile à intégrer dans des projets
- Heuristiques personnalisables
- Open source avec documentation
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de ePH-MAPF
- Navigation multi-robot dans des entrepôts
- Planification de parcours pour personnages IA dans les jeux
- Modélisation de la simulation de foule
- Coordination de groupes de drones
- Gestion du trafic pour véhicules autonomes
Avantages et inconvénients de ePH-MAPF
Avantages
Améliore la coordination multi-agents grâce à des améliorations de communication sélective.
Résout efficacement les conflits et les impasses en utilisant des décisions basées sur la valeur Q prioritaire.
Combine des politiques neuronales avec des conseils experts d'agents uniques pour une navigation robuste.
Utilise une méthode d'ensemble pour échantillonner les meilleures solutions parmi plusieurs solveurs, améliorant les performances.
Code open source disponible facilitant la reproductibilité et la recherche ultérieure.
Inconvénients
Aucune information explicite sur les coûts ou le modèle de tarification n'est fournie.
Informations limitées sur le déploiement dans le monde réel ou les problèmes de scalabilité en dehors des environnements simulés.
FAQs sur ePH-MAPF
Informations sur la Société ePH-MAPF
Analyse de ePH-MAPF
Visites au Fil du Temps
Visites Mensuelles
208
Durée Moyenne des Visites
00:00:00
Pages par Visite
1.01
Taux de Rebond
50.09%
Aug 2025 - Oct 2025 Tout le Trafic
Géographie
Top 1 Régions
Germany
100%
Aug 2025 - Oct 2025 Mondial Bureau Seulement
Sources de Trafic
Search
42.63%
Direct
36.71%
Referrals
13.74%
Social
3.77%
Paid Referrals
1.81%
Mail
0.22%
Aug 2025 - Oct 2025 Bureau Seulement
Avis ePH-MAPF
5/5
Principaux Concurrents et Alternatives de ePH-MAPF ?
- Conflict-Based Search (CBS)
- Enhanced CBS (ECBS)
- M* algorithm
- Prioritized Planning
- LNS-based MAPF frameworks
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