혁신적인 規劃算法 도구

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規劃算法

  • Efficient Prioritized Heuristics MAPF (ePH-MAPF)는 증분 검색과 휴리스틱을 통해 복잡한 환경에서 충돌 없는 다중 에이전트 경로를 빠르게 계산합니다.
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    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-MAPF 핵심 기능
    • 효율적인 우선순위 휴리스틱
    • 여러 휴리스틱 함수
    • 증분 경로 계획
    • 충돌 회피
    • 수백 에이전트까지 확장 가능
    • 모듈식 Python 구현
    • ROS와의 통합 예제
    ePH-MAPF 장단점

    단점

    명시적인 비용 또는 가격 모델 정보가 제공되지 않습니다.
    시뮬레이션 환경 밖의 실제 배포 또는 확장성 문제에 대한 정보가 제한적입니다.

    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.
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