초보자 친화적 経路探索 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 経路探索 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

経路探索

  • 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.
  • 경로 추적, 장애물 회피, 군중 시뮬레이션 등 모듈식 에이전트 조종 행동을 제공하는 오픈소스 Godot 플러그인입니다.
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    Godot Steering AI Framework란?
    Godot Steering AI Framework는 커뮤니티 지원과 함께 오픈소스 프레임워크로, 개발자가 NPC, 적, 자율 캐릭터에 사실적인 움직임과 의사결정 패턴을 부여할 수 있게 합니다. 미리 만들어진 스티어링 행동 세트를 노출하고 가중치 블렌딩으로 결합함으로써, 부드러운 경로 추적, 역동적인 장애물 회피, 그룹 형성, 반응형 추격 또는 회피를 실현합니다. 프레임워크는 AI 기반 내비게이션을 단순화하여 게임 플레이 메커니즘에 집중할 수 있게 하며, 최소한의 셋업으로 2D와 3D 프로젝트를 모두 지원합니다.
  • AgentSimulation은 실시간 2D 자율 에이전트 시뮬레이션을 위한 파이썬 프레임워크로, 사용자 정의 조종 행동을 제공합니다.
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    AgentSimulation란?
    AgentSimulation은 Pygame 기반의 오픈소스 파이썬 라이브러리로, 2D 환경에서 여러 자율 에이전트를 시뮬레이션합니다. 사용자는 에이전트 속성, 조종 행동(탐색, 도망, 방황), 충돌 감지, 경로 찾기 및 인터랙티브 규칙을 구성할 수 있습니다. 실시간 렌더링과 모듈식 설계 덕분에 빠른 프로토타입 제작, 교육 시뮬레이션, 집단 지능 또는 다중 에이전트 상호작용 연구에 적합합니다.
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