Multi-Agent Drone Environment

0 Отзывы
Многоагентная среда для беспилотных летательных аппаратов — это открытая платформа на Python, позволяющая исследователям обучать и оценивать кооперативное поведение дронов-роботов с использованием обучения с подкреплением. Она предоставляет интерфейс совместимый с Gym, использующий физический движок PyBullet, предотвращение столкновений, настраиваемые сценарии и визуализацию в реальном времени. Пользователи могут определять собственные функции награды и стратегии команд, что способствует быстрому прототипированию и бенчмаркингу алгоритмов управления для академических и промышленных приложений.
Добавлено:
Социальные & Email:
Платформа:
May 01 2025
--
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
Multi-Agent Drone Environment

Multi-Agent Drone Environment

0
0
Multi-Agent Drone Environment
Многоагентная среда для беспилотных летательных аппаратов — это открытая платформа на Python, позволяющая исследователям обучать и оценивать кооперативное поведение дронов-роботов с использованием обучения с подкреплением. Она предоставляет интерфейс совместимый с Gym, использующий физический движок PyBullet, предотвращение столкновений, настраиваемые сценарии и визуализацию в реальном времени. Пользователи могут определять собственные функции награды и стратегии команд, что способствует быстрому прототипированию и бенчмаркингу алгоритмов управления для академических и промышленных приложений.
Добавлено:
Социальные & Email:
Платформа:
May 01 2025
--
...
Рекомендуемые

Что такое Multi-Agent Drone Environment?

Многоагентная среда для дронов — это Python-пакет, предлагающий настраиваемую симуляцию для роев UAV, основанную на OpenAI Gym и PyBullet. Пользователи задают несколько агентов, моделирующих кинематические и динамические характеристики, для выполнения кооперативных задач, таких как ф formation flying , слежение за целью и обход препятствий. Среда поддерживает модульную настройку задач, реалистичное обнаружение столкновений и моделирование сенсоров, а также возможность создавать пользовательские функции награды и децентрализованные политики. Разработчики могут интегрировать собственные алгоритмы обучения с подкреплением, оценивать их эффективность в различных сценариях и визуализировать траектории и показатели работы агентов в реальном времени. Благодаря открытой архитектуре она стимулирует вклад сообщества, что делает её подходящей для исследований, обучения и прототипирования сложных систем управления множеством агентов.

Кто будет использовать Multi-Agent Drone Environment?

  • Исследователи в области обучения с подкреплением
  • Инженеры-робототехники
  • Учёные и студенты
  • Разработчики ИИ и моделирования

Как использовать Multi-Agent Drone Environment?

  • Шаг 1: клонируйте репозиторий командой git clone https://github.com/anfisou/Multi-Agent_Drone_Environment.git
  • Шаг 2: установите необходимые Python-пакеты командой pip install -r requirements.txt
  • Шаг 3: зарегистрируйте среду в вашем Python-скрипте с помощью gym.register
  • Шаг 4: импортируйте среду: import gym; env = gym.make('MultiAgentDroneEnv-v0')
  • Шаг 5: настройте сценарии и функции награды в файле конфигурации
  • Шаг 6: обучайте ваш алгоритм мультиагентного RL с помощью циклов env.reset() и env.step()
  • Шаг 7: используйте встроенные инструменты визуализации для отображения поведения агентов и метрик

Платформа

  • mac
  • windows
  • linux

Ключевые Особенности и Преимущества Multi-Agent Drone Environment

Основные функции

  • Интерфейс мультиагентов совместимый с Gym
  • Физическая симуляция на базе PyBullet
  • Обнаружение и избегание столкновений
  • Настраиваемые функции награды и сценарии
  • Поддержка различных размеров команд
  • Реальное время и метрики визуализации

Преимущества

  • Ускоряет исследования в области мультиагентного RL
  • Обеспечивает легкую интеграцию с существующими библиотеками RL
  • Высоко настраиваемый и расширяемый
  • Реалистичная физика и динамика
  • Открытый исходный код, поддерживаемый сообществом

Основные Сценарии Использования и Приложения Multi-Agent Drone Environment

  • Эксперименты по управлению формированием роя
  • Оценка кооперативных алгоритмов слежения за целями
  • Исследования в сфере мультиагентного обучения с подкреплением
  • Образовательные проекты и студенческие работы
  • Прототипирование поведения беспилотных ройных систем

Часто Задаваемые Вопросы о Multi-Agent Drone Environment

Информация о Компании Multi-Agent Drone Environment

Обзоры Multi-Agent Drone Environment

5/5
Рекомендуете ли вы Multi-Agent Drone Environment? Оставьте комментарий ниже!

Основные Конкуренты и Альтернативы Multi-Agent Drone Environment?

  • Microsoft AirSim
  • Gazebo
  • OpenAI Multi-Agent Particle-env
  • PyBullet Gym Environments

Вам также может понравиться:

Gobii
Gobii позволяет командам создавать автономных цифровых работников 24/7 для автоматизации веб-исследований и рутинных задач.
Neon AI
Neon AI упрощает командное сотрудничество с помощью настраиваемых AI-агентов.
Salesloft
Salesloft - это платформа, управляемая ИИ, которая улучшает вовлеченность в продажи и автоматизацию рабочих процессов.
autogpt
Autogpt — это библиотека на Rust для создания автономных ИИ-агентов, взаимодействующих с OpenAI API для выполнения многоэтапных задач
Angular.dev
Angular — это фреймворк веб-разработки для создания современных, масштабируемых приложений.
RagFormation
Построитель конвейеров RAG на базе ИИ, который обрабатывает документы, создает встраивания и обеспечивает ответы на вопросы в режиме реального времени через настраиваемые интерфейсы чата.
Freddy AI
Freddy AI умно автоматизирует рутинные задачи поддержки клиентов.
HEROZ
Решения на основе ИИ для智能 мониторинга и обнаружения аномалий.
Dify.AI
Платформа для простого создания и эксплуатации генеративных ИИ-приложений.
BrandCrowd
BrandCrowd предлагает настраиваемые логотипы, визитки и дизайны для социальных сетей с тысячами шаблонов.
Refly.ai
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Interagix
Оптимизируйте управление лидами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Skywork.ai
Skywork AI - это инновационный инструмент для повышения производительности с использованием ИИ.
Five9 Agents
Агенты AI Five9 улучшают взаимодействие с клиентами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Mosaic AI Agent Framework
Фреймворк Mosaic AI Agent улучшает возможности ИИ с помощью извлечения данных и передовых методов генерации.
Windsurf
Windsurf AI Agent помогает оптимизировать условия для виндсёрфинга и рекомендации по снаряжению.
Glean
Glean - это платформа AI-помощника для корпоративного поиска и открытия знаний.
NVIDIA Cosmos
NVIDIA Cosmos предоставляет разработчикам ИИ современные инструменты для обработки данных и обучения моделей.
intercom.help
Платформа обслуживания клиентов на основе ИИ, предлагающая эффективные решения для общения.
Multi-LLM Dynamic Agent Router
Рамочная инфраструктура, которая динамически маршрутизирует запросы между несколькими LLM и использует GraphQL для эффективной обработки комбинированных подсказок.
Wanderboat AI
Планировщик путешествий на основе искусственного интеллекта для персонализированных поездок.
Flowith
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Letta
Летта - это агент ИИ, который эффективно и точно обрабатывает ответы на электронные письма.
Moddy
Moddy - это агент ИИ, предназначенный для улучшения трансформации кода в нескольких репозиториях.
Sourcegraph Cody AI
Cody AI помогает разработчикам эффективно писать, просматривать и понимать код.
Amazon Bedrock Custom LangChain Agent
Решение для создания настраиваемых AI-агентов с использованием LangChain на AWS Bedrock, использующих базовые модели и пользовательские инструменты.
scenario-go
scenario-go — это SDK на Go для определения сложных рабочих процессов, управляемых ИИ, обработки подсказок, контекста и многопошаговых задач ИИ.
CASA
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
PySpur
Открытая визуальная IDE, позволяющая инженерам по ИИ создавать, тестировать и развертывать агентные рабочие процессы в 10 раз быстрее.
LangGraph Learn
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
AIDE by NicePkg
AIDE предоставляет генерацию кода на основе ИИ, отладку, документацию и управление пакетами в рамках интегрированного веб-IDE.
12-Factor Agents
Методология, предлагающая двенадцать лучших практик для проектирования, настройки и развертывания масштабируемых и легко поддерживаемых AI-агентов.
FineVoice
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
enhance_llm
Python-фреймворк для построения многошаговых цепочек рассуждений и агентных рабочих процессов с большими языковыми моделями.
SARL
SARL — это язык программирования, ориентированный на агентную модель, и среда выполнения, обеспечивающая реактивное поведение и моделирование среды для многогентных систем.
AI Library
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
RModel
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
LangGraph-GUI Backend
Обеспечивает бекенд FastAPI для визуальной оркестровки и выполнения рабочих процессов языковых моделей на графах в интерфейсе LangGraph.
CodeBeaver
CodeBeaver — это AI-агент, который эффективно помогает в кодировании и отладке.
AveHR
AveHR — это агент по управлению человеческими ресурсами с искусственным интеллектом для оптимизации задач HR.
OpenSpiel
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Code Agent
Автономный AI-агент, который пишет, тестирует и рефакторит проект кода, используя LLM с итеративной тестово-ориентированной разработкой.