万能な計画アルゴリズムツール

多様な用途に対応可能な計画アルゴリズムツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

計画アルゴリズム

  • 効率的な優先探索ヒューリスティクスMAPF(ePH-MAPF)は、インクリメンタルサーチとヒューリスティクスを使用して、複雑な環境で衝突のないマルチエージェントパスを迅速に計算します。
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    ePH-MAPFとは?
    ePH-MAPFは、グリッドベースのマップ上で数十から数百のエージェントの衝突のない経路を効率的に計算するパイプラインを提供します。優先ヒューリスティクス、インクリメンタルサーチ技術、およびカスタマイズ可能なコストメトリクス(マンハッタン距離、ユークリッド距離)を用いて、速度と解の品質のバランスを取ります。ユーザーは異なるヒューリスティクス関数を選択し、Pythonベースのロボティクスシステムにライブラリを統合し、標準的なMAPFシナリオでパフォーマンスベンチマークを行うことができます。コードはモジュール化されており、良好にドキュメント化されているため、研究者や開発者は動的障害物や特殊環境のために拡張可能です。
    ePH-MAPF コア機能
    • 効率的な優先ヒューリスティクス
    • 複数のヒューリスティクス関数
    • インクリメンタルパスプランニング
    • 衝突回避
    • 数百のエージェントに対応可能
    • モジュラーなPython実装
    • ROS統合例
    ePH-MAPF 長所と短所

    短所

    明確なコストや価格モデルの情報は提供されていません。
    シミュレーション環境外での実際の展開やスケーラビリティの問題に関する情報が限られています。

    長所

    選択的な通信強化を通じてマルチエージェントの協調を改善します。
    優先順位付けされたQ値に基づく意思決定を用いて対立やデッドロックを効果的に解決します。
    ニューラルポリシーと専門家の単一エージェントガイダンスを組み合わせて堅牢なナビゲーションを実現します。
    複数のソルバーから最良の解をサンプリングするアンサンブル法を使用し、性能を向上させます。
    オープンソースコードが利用可能で、再現性とさらなる研究を促進します。
  • Java用のLightJasonエージェントアクションで、動的な目的関数と制約条件を持つ線形計画問題の解決を行います。
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    Java Action Linearprogramとは?
    Java Action Linearprogramモジュールは、Linear programmingタスクのモデル化と解決を可能にする特化型アクションを提供します。ユーザは目的係数を設定し、等式・不等式制約を追加し、解法方法を選択して、エージェントの推論サイクル内でソルバーを実行できます。実行後、このアクションは最適化された変数値と目的スコアを返し、エージェントはこれらを後続の計画や実行に使用します。このプラグアンドプレイ型コンポーネントは、ソルバーの複雑さを抽象化しつつ、Javaインタフェースを通じて問題定義の完全な制御を可能にします。
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