ePH-MAPF
ePH-MAPF é uma estrutura de código aberto em Python que implementa heurísticas priorizadas eficientes para a busca de trajetórias de múltiplos agentes. Oferece planejamento de rotas escalável e sem colisões em mapas de grade estáticos, suporta múltiplas funções heurísticas e integra-se facilmente a plataformas de robótica e simulação como ROS.
Plataformas e Frameworks de IA
Avatares e Personas
Ambiente de Desenvolvimento
Outro
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#algoritmos de planejamento
#código modular
#software de código aberto
#avaliação de desempenho
#navegação em grade
#heurísticas personalizáveis
#coordenação de agentes
#qualidade da solução
#busca incremental
#escalabilidade
...
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ePH-MAPF é uma estrutura de código aberto em Python que implementa heurísticas priorizadas eficientes para a busca de trajetórias de múltiplos agentes. Oferece planejamento de rotas escalável e sem colisões em mapas de grade estáticos, suporta múltiplas funções heurísticas e integra-se facilmente a plataformas de robótica e simulação como ROS.
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NanoPic
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O que é ePH-MAPF?
ePH-MAPF fornece um pipeline eficiente para calcular rotas sem colisão para dezenas a centenas de agentes em mapas baseados em grade. Utiliza heurísticas priorizadas, técnicas de busca incremental e métricas de custo personalizáveis (Manhattan, Euclidiana) para equilibrar velocidade e qualidade da solução. Usuários podem escolher entre diferentes funções heurísticas, integrar a biblioteca a sistemas de robótica baseados em Python e testar o desempenho em cenários padrão de MAPF. A base de código é modular e bem documentada, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores a extendam para obstáculos dinâmicos ou ambientes especializados.
Quem usará ePH-MAPF?
- Pesquisadores de robótica
- Desenvolvedores de IA
- Desenvolvedores de jogos
- Engenheiros de simulação
- Pesquisadores acadêmicos
Como usar ePH-MAPF?
- Passo 1: Clone o repositório GitHub: git clone https://github.com/ai4co/eph-mapf
- Passo 2: Instale dependências em Python: pip install -r requirements.txt
- Passo 3: Prepare ou carregue um mapa baseado em grade e posições iniciais e finais dos agentes
- Passo 4: Escolha funções heurísticas e configure os parâmetros no arquivo de configuração
- Passo 5: Execute o planejador: python run_mapf.py --config config.yaml
- Passo 6: Analise as rotas de saída e os registros de desempenho
- Passo 7: Integre a biblioteca em seus nós de simulação ou ROS
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de ePH-MAPF
Principais recursos
- Heurísticas priorizadas eficientes
- Múltiplas funções heurísticas
- Planejamento incremental de rotas
- Prevenção de colisões
- Escalável para centenas de agentes
- Implementação modular em Python
- Exemplos de integração com ROS
Os benefícios
- Tempos de cálculo rápidos
- Alta escalabilidade
- Fácil integração em projetos
- Heurísticas personalizáveis
- Código aberto com documentação
Principais Casos de Uso & Aplicações de ePH-MAPF
- Navegação de múltiplos robôs em armazém
- Planejamento de rotas de personagens em IA de jogos
- Modelagem de simulação de multidões
- Coordenação de enxames de drones
- Gerenciamento de tráfego para veículos autônomos
Prós e contras de ePH-MAPF
Prós
Melhora a coordenação multi-agentes através de aprimoramentos seletivos de comunicação.
Resolve conflitos e impasses de forma eficaz usando decisões baseadas em valores Q priorizados.
Combina políticas neurais com orientação especializada de agente único para navegação robusta.
Usa um método em ensemble para amostrar as melhores soluções entre múltiplos solucionadores, aumentando o desempenho.
Código aberto disponível facilitando a reprodutibilidade e pesquisas futuras.
Contras
Nenhuma informação explícita sobre custos ou modelo de preços é fornecida.
Informações limitadas sobre implantação no mundo real ou problemas de escalabilidade fora de ambientes simulados.
FAQs sobre ePH-MAPF
Informações da Empresa ePH-MAPF
Análise de ePH-MAPF
Visitas ao Longo do Tempo
Visitas Mensais
1.3k
Duração Média das Visitas
00:00:04
Páginas por Visita
1.12
Taxa de Rejeição
49.22%
Nov 2025 - Jan 2026 Todo o Tráfego
Geografia
Top 3 Regiões
Germany
46.77%
United States
33.52%
Thailand
19.71%
Nov 2025 - Jan 2026 Global Apenas para Desktop
Fontes de Tráfego
Search
51.56%
Referrals
30.75%
Direct
14.56%
Social
1.80%
Paid Referrals
0.72%
Mail
0.10%
Nov 2025 - Jan 2026 Apenas para Desktop
Avaliações de ePH-MAPF
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de ePH-MAPF?
- Conflict-Based Search (CBS)
- Enhanced CBS (ECBS)
- M* algorithm
- Prioritized Planning
- LNS-based MAPF frameworks
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