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Ferramentas 経路探索 para todas as ocasiões

Obtenha soluções 経路探索 flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

経路探索

  • ePH-MAPF

    Efficient Prioritized Heuristics MAPF (ePH-MAPF) calcula rapidamente trajetórias sem colisão para múltiplos agentes em ambientes complexos usando pesquisa incremental e heurísticas.
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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.
    Recursos Principais do ePH-MAPF
    • 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
    Prós e Contras do ePH-MAPF

    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.

    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.

  • Godot Steering AI Framework

    Um plugin de código aberto do Godot que oferece comportamentos modulares de direção de agentes, como seguimento de caminho, evasão de obstáculos e simulação de multidões.
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    O que é Godot Steering AI Framework?
    Godot Steering AI Framework é uma extensão especializada para o motor de jogos Godot que capacita os desenvolvedores a equipar NPCs, inimigos e personagens autônomos com movimentos realistas e padrões de tomada de decisão. Ao expor um conjunto de comportamentos de direção pré-construídos e combiná-los por meio de mistura ponderada, os usuários podem alcançar segui mento suave de percurso, evasão dinâmica de obstáculos, formação de grupos e perseguição ou esquiva responsiva. O framework simplifica a navegação alimentada por IA, permitindo que você se concentre na mecânica do jogo em vez do código de movimento de baixo nível, e suporta projetos 2D e 3D com configuração mínima.

  • AgentSimulation

    AgentSimulation é uma estrutura Python para simulação de agentes autônomos 2D em tempo real, com comportamentos de direção personalizáveis.
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    O que é AgentSimulation?
    AgentSimulation é uma biblioteca Python de código aberto construída sobre Pygame para simular múltiplos agentes autônomos em um ambiente 2D. Permite que os usuários configurem propriedades do agente, comportamentos de direção (buscar, fugir, vagar), detecção de colisões, busca de caminhos e regras interativas. Com renderização em tempo real e design modular, suporta prototipagem rápida, simulações educativas e pesquisa em pequena escala em inteligência de enxame ou interações multi-agentes.
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