초보자 친화적 行為樹 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 行為樹 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

行為樹

  • APLib는 사용자 행동을 가상 환경에서 시뮬레이션하기 위해 인지, 계획, 행동 모듈을 갖춘 자율 게임 테스트 에이전트를 제공합니다.
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    APLib란?
    APLib는 게임 및 시뮬레이션 환경 내에서 AI 주도 자율 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. Belief-Desire-Intention(BDI)에서 영감을 받은 아키텍처를 활용하여 인지, 의사 결정, 행동 실행을 위한 모듈식 구성요소를 제공합니다. 개발자는 직관적인 API와 행동 트리를 통해 에이전트의 신념, 목표, 행동을 정의할 수 있습니다. APLib 에이전트는 커스터마이징 가능한 센서를 통해 게임 상태를 해석하고, 내장 플래너를 사용하여 계획을 수립하며, 액추에이터를 통해 환경과 상호작용합니다. 라이브러리는 Unity, Unreal, 순수 Java 환경과 통합을 지원하여 자동화된 테스트, AI 연구, 시뮬레이션을 용이하게 합니다. 행동 모듈 재사용, 빠른 프로토타이핑, 견고한 QA 워크플로우를 촉진하며 반복 테스트 시나리오를 자동화하고 복잡한 플레이어 행동을 수작업 없이 시뮬레이션합니다.
    APLib 핵심 기능
    • BDI 기반 에이전트 아키텍처
    • 모듈식 센서와 액추에이터 추상화
    • 내장 플래닝 및 의사결정 모듈
    • 행동 트리 통합
    • Unity 및 Unreal 엔진 어댑터
    • 순수 Java 시뮬레이션 지원
    • 맞춤 행동을 위한 확장 가능 API
    APLib 장단점

    단점

    Java 11 이상 필요, 비 Java 환경에서 사용이 제한될 수 있음
    주로 테스트 지향으로, 다른 AI 응용 프로그램에 직접 사용이 제한될 수 있음
    상업적 가격 정보나 사용하기 쉬운 GUI 도구에 대한 직접 링크 없음, 개발자 지향
    활발한 커뮤니티 지원이나 포럼 정보 부족

    장점

    LGPL v3 라이선스의 오픈 소스
    BDI 및 Prolog 추론과 같은 고급 에이전트 프로그래밍 패러다임 지원
    게임과 같은 인터랙티브 시스템의 자동 테스트용으로 특별 설계
    복잡한 시나리오를 위한 다중 에이전트 및 시간 논리 기능 포함
    프로그래밍 편의를 위한 플루언트 API 제공
    매뉴얼, 튜토리얼 및 학술 논문으로 잘 문서화됨
  • 자율 작업 할당, 계획 수립 및 팀 내 조정된 임무 수행을 가능하게 하는 ROS 기반 다중 로봇 협동 프레임워크입니다.
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    CASA란?
    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.
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