F1Tenth Two-Agent Simulatorは、2台の自律レースカーエージェントのテストとベンチマークのためのROS統合環境です。リアルな1/10スケールの車両ダイナミクス、カスタマイズ可能な制御スタック、リアルタイムの可視化、多エージェントの協調と競争シナリオのロギングサポートを提供します。
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F1Tenth Two-Agent Simulator
F1Tenth Two-Agent Simulatorは、2台の自律レースカーエージェントのテストとベンチマークのためのROS統合環境です。リアルな1/10スケールの車両ダイナミクス、カスタマイズ可能な制御スタック、リアルタイムの可視化、多エージェントの協調と競争シナリオのロギングサポートを提供します。
フィーチャー
F1Tenth Two-Agent Simulatorとは？
F1Tenth Two-Agent Simulatorは、ROSとGazebo上に構築された特殊なシミュレーションフレームワークで、カスタムトラック上でレースまたは協力する2つの1/10スケールの自律車両をエミュレーションします。リアルなタイヤモデルの物理、センサーエミュレーション、衝突検出、データロギングをサポートします。ユーザーは自分のプランニングや制御アルゴリズムを接続し、エージェントのパラメータを調整し、性能、安全性、協調戦略を評価する対決シナリオを実行できます。
誰がF1Tenth Two-Agent Simulatorを使うの？
- 自動運転研究者
- ロボティクスと制御のエンジニア
- ロボティクスの大学院生
- AI/MLアルゴリズム開発者
- 大学のロボティクスコースの教員
F1Tenth Two-Agent Simulatorの使い方は？
- ステップ1: LinuxマシンにROS（NoeticまたはMelodic）とGazeboをインストールします。
- ステップ2: リポジトリをクローン: git clone https://github.com/JZ76/f1tenth_simulator_two_agents.git
- ステップ3: ワークスペースをビルド: workspaceのルートでcatkin_makeを実行します。
- ステップ4: ワークスペースをソース: source devel/setup.bash。
- ステップ5: シミュレーターを起動: roslaunch f1tenth_simulator two_agents.launch。
- ステップ6: ROSパラメータを使ってエージェントコントローラーを設定、または制御ノードを置換します。
- ステップ7: RvizやGazeboでトレーニングや評価を開始し、監視します。
- ステップ8: ログを収集し、パフォーマンス指標を分析します。
プラットフォーム
- linux
F1Tenth Two-Agent Simulatorの主な特長・利点
コア機能
- Gazeboでの二エージェントシミュレーション
- センサーや制御ノード用ROS統合
- リアルな車両ダイナミクスとタイヤモデル
- カスタマイズ可能なプランニングと制御インタフェース
- リアルタイム3D可視化とロギング
利点
- マルチエージェントアルゴリズムの迅速なプロトタイピング
- 対戦レース戦略のベンチマーク
- オープンソースで拡張性のあるアーキテクチャ
- ロギングによる再現可能な実験
- 自律運転コースの教育ツール
F1Tenth Two-Agent Simulatorの主な使用ケース・アプリケーション
- マルチエージェントシナリオにおける衝突回避アルゴリズムの比較
- レース用強化学習コントローラーのベンチマーク
- ロボット工学コースでの自律車両制御の教育
- 協調マッピングとナビゲーション戦略の評価
- 動的トラック条件下でのリアルタイム計画のテスト
F1Tenth Two-Agent SimulatorのFAQs
F1Tenth Two-Agent Simulator会社情報
F1Tenth Two-Agent Simulator のレビュー
5/5
F1Tenth Two-Agent Simulatorの主な競合と代替品は？
- Carla Simulator
- LGSVL Simulator
- Microsoft AirSim
- TORCS
- Gazebo multi-robot racing setups
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