Эффективные 真實物理 решения

Используйте 真實物理 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

真實物理

  • Открытая среда моделирования на Python для обучения кооперативного управления роем дроном с помощью многоагентного обучения с подкреплением.
    0
    0
    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.
    Основные функции Multi-Agent Drone Environment
    • 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
  • Открытая среда моделирования на базе ROS, позволяющая проводить многопользовательские автономные гонки с настраиваемым управлением и реалистичной динамикой транспортных средств.
    0
    0
    Что такое F1Tenth Two-Agent Simulator?
    F1Tenth Two-Agent Simulator — это специализированная среда моделирования, созданная на базе ROS и Gazebo, для эмуляции двух автономных транспортных средств в масштабе 1/10, участвующих в гонках или сотрудничающих на пользовательских трассах. Поддерживаются реалистичная физика шин, эмуляция сенсоров, обнаружение столкновений и ведение журналов данных. Пользователи могут подключать собственные алгоритмы планирования и управления, настраивать параметры агентов и запускать сценарии соревнований для оценки эффективности, безопасности и стратегий координации в контролируемых условиях.
Рекомендуемые