Эффективные 協調ロボティクス решения

Используйте 協調ロボティクス инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

協調ロボティクス

  • JaCaMo — это платформа многоагентных систем, объединяющая Jason, CArtAgO и Moise для масштабируемого, модульного программирования на основе агентов.
    0
    0
    Что такое JaCaMo?
    JaCaMo предоставляет единое окружение для разработки и запуска многоагентных систем (MAS), объединяя три основных компонента: язык программирования агентов Jason для агентов на базе BDI, CArtAgO для моделирования окружающей среды с помощью артефактов и Moise для задания организационных структур и ролей. Разработчики могут писать планы агентов, определять артефакты с операциями и организовывать группы агентов в рамках нормативных структур. Платформа включает инструменты для симуляции, отладки и визуализации взаимодействий MAS. Благодаря поддержке распределённого выполнения, репозиториям артефактов и гибкому обмену сообщениями, JaCaMo позволяет быстро создавать прототипы и проводить исследования в областях, таких как ройоподобный интеллект, коллаборативная робототехника и распределённое принятие решений. Его модульная архитектура обеспечивает масштабируемость и расширяемость для академических и промышленных проектов.
    Основные функции JaCaMo
    • Программирование агентов на базе BDI с Jason
    • Моделирование окружающей среды с помощью артефактов в CArtAgO
    • Задание организационной структуры с помощью Moise
    • Поддержка командной строки и IDE
    • Инструменты симуляции и отладки
    • Распределённое выполнение и обмен сообщениями
    Плюсы и минусы JaCaMo

    Минусы

    Нет прямой информации о цене.
    Не найдено мобильных приложений или расширений для браузера.
    Может иметь крутой порог обучения из-за сложной парадигмы программирования, ориентированной на мультиагенты.

    Плюсы

    Поддерживает комплексное программирование мультиагентных систем, включая агентов, среду и организацию.
    Разработан для приложений, требующих автономности, децентрализации, координации и открытости.
    Открытый исходный код с активным репозиторием на GitHub.
    Предоставляет образовательные ресурсы и курсы для изучения мультиагентных систем.
    Включает интерфейс командной строки для создания, запуска и управления мультиагентными приложениями.
    Поддерживает интеграцию с фреймворками, такими как ROS, для разработки автономных роботов.
  • Open-source рамочная платформа с несколькими агентами с обучением с подкреплением для кооперативного управления автономными транспортными средствами в дорожных сценариях.
    0
    0
    Что такое AutoDRIVE Cooperative MARL?
    AutoDRIVE Cooperative MARL — это открытая платформа для обучения и развертывания совместных политик обучения с подкреплением для автономных заданий. Она интегрируется с реалистичными симуляторами для моделирования дорожных сценариев, таких как перекрестки, автопоезда на шоссе и сценарии слияния. В рамках реализовано централизованное обучение с децентрализованным выполнением, что позволяет транспортным средствам обучаться объединённым политикам для повышения эффективности и безопасности дорожного движения. Пользователи могут настраивать параметры среды, выбирать алгоритмы MARL, визуализировать прогресс обучения и оценивать координацию агентов.
Рекомендуемые