Ferramentas 協調ロボティクス para todas as ocasiões

Obtenha soluções 協調ロボティクス flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

協調ロボティクス

  • JaCaMo é uma plataforma de sistemas multiagente que integra Jason, CArtAgO e Moise para programação modular e escalável baseada em agentes.
    0
    0
    O que é JaCaMo?
    JaCaMo oferece um ambiente unificado para projetar e executar sistemas multiagente (MAS), integrando três componentes principais: a linguagem de programação de agentes Jason para agentes baseados em BDI, CArtAgO para modelagem de ambientes com artefatos, e Moise para definir estruturas organizacionais e papéis. Desenvolvedores podem escrever planos de agentes, definir artefatos com operações e organizar grupos de agentes sob frameworks normativos. A plataforma inclui ferramentas para simulação, depuração e visualização de interações MAS. Com suporte à execução distribuída, repositórios de artefatos e comunicação flexível, JaCaMo permite prototipagem rápida e pesquisa em áreas como inteligência de enxame, robótica colaborativa e tomada de decisões distribuídas. Seu design modular garante escalabilidade e extensibilidade em projetos acadêmicos e industriais.
    Recursos Principais do JaCaMo
    • Programação de agentes baseada em BDI com Jason
    • Modelagem de ambiente com artefatos usando CArtAgO
    • Especificação organizacional com Moise
    • Suporte a linha de comando e IDE
    • Ferramentas de simulação e depuração
    • Execução distribuída e troca de mensagens
    Prós e Contras do JaCaMo

    Contras

    Não há informações diretas sobre preços disponíveis.
    Nenhum aplicativo móvel ou extensão para navegador encontrado.
    Pode ter uma curva de aprendizagem íngreme devido ao seu paradigma de programação orientado a múltiplos agentes complexo.

    Prós

    Suporta programação abrangente de sistemas multiagentes incluindo agentes, ambiente e organização.
    Projetado para aplicações que exigem autonomia, descentralização, coordenação e abertura.
    Código aberto com um repositório ativo no GitHub.
    Fornece recursos educacionais e cursos para aprendizagem de sistemas multiagentes.
    Inclui uma interface de linha de comando para criar, executar e gerir aplicações multiagentes.
    Suporta integração com frameworks como ROS para desenvolvimento de robôs autônomos.
  • Uma estrutura de aprendizado por reforço multiagente de código aberto para controle cooperativo de veículos autônomos em cenários de tráfego.
    0
    0
    O que é AutoDRIVE Cooperative MARL?
    AutoDRIVE Cooperative MARL é uma estrutura de código aberto projetada para treinar e implantar políticas de aprendizado por reforço multiagente cooperativo (MARL) para tarefas de condução autônoma. Ela integra simuladores realistas para modelar cenários de tráfego como interseções, formação de comboios em rodovias e fusões. A estrutura implementa treinamento centralizado com execução descentralizada, permitindo que veículos aprendam políticas compartilhadas que maximizam a eficiência e segurança do tráfego. Os usuários podem configurar parâmetros do ambiente, escolher algoritmos MARL de base, visualizar o progresso do treinamento e comparar o desempenho da coordenação dos agentes.
Em Destaque