이 프로젝트는 JADE(Java Agent DEvelopment) 프레임워크를 사용하여 다중 에이전트 환경을 구축합니다. 에이전트는 플랫폼의 AMS와 DF에 등록하고, ACL 메시지를 교환하며, 순환, 일회성, FSM과 같은 행동을 수행합니다. 예제 시나리오에는 구매자-판매자 협상, 계약 넷 프로토콜, 작업 배분이 포함됩니다. GUI 에이전트 컨테이너는 런타임 동안 에이전트 상태와 메시지 흐름을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning은 고전적 및 현대적 경로 계획 방법과 결합된 다중 에이전트 시스템 개발 및 테스트를 위한 종합 도구 모음을 제공합니다. A*, 다익스트라, RRT, 잠재장 필드와 같은 알고리즘 구현과 사용자 정의 가능한 에이전트 행동 모델을 포함합니다. 프레임워크는 시뮬레이션 및 시각화 모듈을 갖추고 있어 시나리오 생성, 실시간 모니터링 및 성능 분석이 원활하게 이루어집니다. 확장성을 고려하여 설계되어 있으며, 새로운 계획 알고리즘이나 에이전트 의사결정 모델을 플러그인하여 복잡한 환경에서의 협력 내비게이션 및 작업 할당을 평가할 수 있습니다.

이 저장소는 포괄적인 다중 에이전트 시스템 구성 요소와 분산 AI 조정 기술의 모음을 집약합니다. 합의 알고리즘, 계약 네트 협상 프로토콜, 경매 기반 작업 할당, 연합 형성 전략 및 에이전트 간 통신 프레임워크를 구현하고 있습니다. 사용자들은 내장된 시뮬레이션 환경을 활용하여 다양한 네트워크 토폴로지, 지연 시나리오, 장애 모드에서 에이전트 행동을 모델링하고 테스트할 수 있습니다. 모듈식 설계 덕분에 개발자와 연구원들은 특정 조정 모듈을 통합하거나 확장하거나 맞춤화하여 로봇 스웜, IoT 기기 협력, 스마트 그리드 및 분산 의사 결정 시스템 등에 적용할 수 있습니다.

멀티 에이전트 로봇 시스템 프로젝트는 협력 로봇 팀 개발, 시뮬레이션 및 배포를 위한 모듈형 파이썬 플랫폼을 제공합니다. 핵심적으로 분산 제어 전략을 구현하여 로봇이 상태 정보를 공유하고 중앙 조율자 없이 공동으로 작업을 할당할 수 있게 합니다. 경로 계획, 충돌 방지, 환경 매핑 및 동적 작업 스케줄링을 위한 내장 모듈을 포함하고 있습니다. 개발자는 제공된 인터페이스를 확장하여 새로운 알고리즘을 통합하고, 구성 파일을 통해 통신 프로토콜을 조정하며, 시뮬레이션 환경에서 로봇 상호 작용을 시각화할 수 있습니다. ROS와 호환되며, 시뮬레이션에서 실제 하드웨어 배포로의 원활한 전환을 지원합니다. 이 프레임워크는 군집 행동, 협력적 탐사 및 창고 자동화 실험을 위한 재사용 가능한 구성 요소를 제공하여 연구를 가속화합니다.

CASA는 Robot Operating System(ROS) 생태계 위에 구축된 모듈형 플러그 앤 플레이 자율성 프레임워크로 설계되었습니다. 각 로봇은 로컬 플래너와 행동 트리 노드를 실행하며, 공유 블랙보드에 세계 상태를 게시하여 분산된 아키텍처를 특징으로 합니다. 작업 할당은 로봇 능력과 가용성에 따라 미션을 할당하는 옥션 기반 알고리즘으로 처리됩니다. 통신 계층은 표준 ROS 메시지를 멀티로봇 네트워크를 통해 사용하여 에이전트들을 동기화합니다. 개발자는 미션 파라미터를 사용자 맞춤형으로 설정하고, 센서 드라이버를 통합하며, 행동 라이브러리를 확장할 수 있습니다. CASA는 시나리오 시뮬레이션, 실시간 모니터링 및 로깅 도구를 지원합니다. 확장 가능한 설계로 연구팀은 새로운 조정 알고리즘을 실험하고 무인 지상 차량부터 공중 드론까지 다양한 로봇 플랫폼에 원활하게 배포할 수 있습니다.