ePH-MAPF는 효율적인 우선순위 휴리스틱을 구현하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 정적 격자 맵에서 확장 가능하고 충돌 없는 경로 계획을 제공하며, 여러 휴리스틱 기능을 지원하고 ROS와 같은 로보틱스 및 시뮬레이션 플랫폼과 쉽게 통합됩니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
ePH-MAPF
ePH-MAPF는 효율적인 우선순위 휴리스틱을 구현하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 정적 격자 맵에서 확장 가능하고 충돌 없는 경로 계획을 제공하며, 여러 휴리스틱 기능을 지원하고 ROS와 같은 로보틱스 및 시뮬레이션 플랫폼과 쉽게 통합됩니다.
추천
ePH-MAPF란?
ePH-MAPF는 격자 기반 맵에서 수십에서 수백 개의 에이전트에 대해 충돌 없는 경로 계산을 위한 효율적인 파이프라인을 제공합니다. 우선순위 휴리스틱, 증분 검색 기법 및 사용자 정의 비용 지표(맨하탄, 유클리드)를 사용하여 속도와 해결책 품질을 균형 있게 조절합니다. 사용자들은 다양한 휴리스틱 기능을 선택하고, 라이브러리를 Python 기반 로보틱스 시스템에 통합하며, 표준 MAPF 시나리오에서 성능을 벤치마킹할 수 있습니다. 모듈식이고 잘 문서화된 코드베이스로, 연구자와 개발자가 동적 장애물 또는 특수 환경에 맞게 확장할 수 있습니다.
ePH-MAPF을 사용할 사람은?
- 로보틱스 연구원
- AI 개발자
- 게임 개발자
- 시뮬레이션 엔지니어
- 학술 연구원
ePH-MAPF 사용 방법은?
- 1단계: GitHub 저장소 복제: git clone https://github.com/ai4co/eph-mapf
- 2단계: Python 의존성 설치: pip install -r requirements.txt
- 3단계: 격자 기반 맵과 에이전트 시작/목표 위치 준비 또는 로드
- 4단계: 휴리스틱 기능 선택 및 구성 파일에서 매개변수 조정
- 5단계: 플래너 실행: python run_mapf.py --config config.yaml
- 6단계: 출력 경로 및 성능 로그 분석
- 7단계: 라이브러리를 시뮬레이션 또는 ROS 노드에 통합
플랫폼
- mac
- windows
- linux
ePH-MAPF의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 효율적인 우선순위 휴리스틱
- 여러 휴리스틱 함수
- 증분 경로 계획
- 충돌 회피
- 수백 에이전트까지 확장 가능
- 모듈식 Python 구현
- ROS와의 통합 예제
장점
- 빠른 계산 시간
- 높은 확장성
- 프로젝트에 쉽게 통합 가능
- 사용자 정의 휴리스틱
- 문서가 포함된 오픈소스
ePH-MAPF의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 창고 다중 로봇 내비게이션
- 게임 AI 캐릭터 경로 계획
- 군중 시뮬레이션 모델링
- 드론 떼 조정
- 자율주행 차량의 교통 관리
ePH-MAPF의 장점과 단점
장점
선택적 통신 개선을 통해 다중 에이전트 협조를 향상시킵니다.
우선순위 Q 값 기반 결정을 사용하여 충돌 및 교착 상태를 효과적으로 해결합니다.
신경 정책과 전문가 단일 에이전트 지침을 결합하여 견고한 내비게이션을 제공합니다.
여러 해결책 중 최상의 솔루션을 샘플링하는 앙상블 방법을 사용하여 성능을 향상합니다.
재현성과 추가 연구를 촉진하는 오픈 소스 코드를 제공합니다.
단점
명시적인 비용 또는 가격 모델 정보가 제공되지 않습니다.
시뮬레이션 환경 밖의 실제 배포 또는 확장성 문제에 대한 정보가 제한적입니다.
ePH-MAPF의 자주 묻는 질문
ePH-MAPF 회사 정보
ePH-MAPF의 분석
시간 경과에 따른 방문
월별 방문 수
208
평균 방문 시간
00:00:00
방문당 페이지 수
1.01
이탈율
50.09%
Aug 2025 - Oct 2025 전체 트래픽
지리정보
상위 1 지역
Germany
100%
Aug 2025 - Oct 2025 전세계 데스크탑 전용
트래픽 소스
Search
42.63%
Direct
36.71%
Referrals
13.74%
Social
3.77%
Paid Referrals
1.81%
Mail
0.22%
Aug 2025 - Oct 2025 데스크탑 전용
ePH-MAPF 리뷰
5/5
ePH-MAPF의 주요 경쟁자와 대안은?
- Conflict-Based Search (CBS)
- Enhanced CBS (ECBS)
- M* algorithm
- Prioritized Planning
- LNS-based MAPF frameworks
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
1.5M
14.58% AI 디자인 에이전트가 워크플로우를 자동화하여 이미지, 비디오, 3D 모델을 최대 10배 빠르게 생성합니다.
77.6K
18.77% Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
594
100.00% Phoenix AI Assistant는 지능형 자동화 및 개인화된 지원을 통해 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다.
352.5K
25.31% NVIDIA Omniverse Audio2Face는 AI 기반의 표정 및 감정 표현을 통해 3D 캐릭터 애니메이션을 변환합니다.
--
메모리와 계획 기능을 갖춘 대화형 AI 에이전트를 시뮬레이션할 수 있는 스탠포드의 Generative Agents의 중국어 오픈 소스 구현.
199.8K
10.19% 기반 모델과 맞춤 도구를 활용하여 AWS Bedrock에서 맞춤형 AI 에이전트를 구축하는 솔루션입니다.
1.1M
28.27% scenario-go는 복잡한 LLM 기반 대화 워크플로우를 정의하기 위한 Go SDK로, 프롬프트, 컨텍스트 및 다단계 AI 작업을 관리합니다.
--
LangGraph Learn은 그래프 기반 AI 에이전트 워크플로우를 설계하고 실행하는 인터랙티브 GUI를 제공하며, 언어 모델 체인을 시각화합니다.
--
스케일 가능하고 유지보수가 용이한 AI 에이전트를 설계, 구성 및 배포하기 위한 열두 가지 모범 사례를 제공하는 방법론입니다.
--
SARL은 이벤트 기반 행동과 환경 시뮬레이션을 제공하는 에이전트 지향 프로그래밍 언어이자 런타임으로, 다중 에이전트 시스템을 위한 것입니다.
--
RModel은 고급 대화형 및 작업 기반 애플리케이션을 위해 LLM, 도구 통합, 메모리를 조율하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
--
LangGraph GUI의 시각적 그래프 기반 오케스트레이션 및 언어 모델 워크플로우 실행을 위한 FastAPI 백엔드를 제공합니다.
--
실시간 조정을 통해 자율 협력 수색 및 구조 임무를 수행하는 ROS 기반 다중 로봇 시스템.