Эффективные 経路探索 решения

Используйте 経路探索 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

経路探索

  • Эффективные приоритетные эвристики MAPF (ePH-MAPF) быстро вычисляют маршруты нескольких агентов без столкновений в сложных условиях, используя инкрементальный поиск и эвристики.
    0
    0
    Что такое ePH-MAPF?
    ePH-MAPF обеспечивает эффективный процесс вычисления путей без столкновений для десятков и сотен агентов на сеточных картах. Использует приоритетные эвристики, техники инкрементального поиска и настраиваемые метрики стоимости (Манхэттен, Евклид), чтобы сбалансировать скорость и качество решения. Пользователи могут выбрать разные эвристические функции, интегрировать библиотеку в системы на Python и тестировать производительность на стандартных сценариях MAPF. Код модульный и хорошо документирован, что позволяет исследователям и разработчикам расширять его для динамических препятствий или специализированных сред.
    Основные функции ePH-MAPF
    • Эффективные приоритетные эвристики
    • Многие эвристические функции
    • Инкрементальное планирование путей
    • Обход столкновений
    • Масштабируемость до сотен агентов
    • Модульная реализация на Python
    • Примеры интеграции с ROS
    Плюсы и минусы ePH-MAPF

    Минусы

    Явная информация о стоимости или модели ценообразования не предоставлена.
    Ограниченная информация о развертывании в реальном мире или проблемах масштабируемости вне смоделированных сред.

    Плюсы

    Улучшает координацию многократно агентов через избирательные улучшения коммуникации.
    Эффективно решает конфликты и тупики, используя приоритетные решения на основе значений Q.
    Комбинирует нейронные политики с экспертным руководством одиночного агента для надежной навигации.
    Использует ансамблевый метод для выбора лучших решений из нескольких решателей, повышая производительность.
    Доступен открытый исходный код, способствующий воспроизводимости и дальнейшим исследованиям.
  • Open-source плагин для Godot, предлагающий модульные поведенческие модели управления агентами, такие как следование по пути, обход препятствий и симуляция толпы.
    0
    0
    Что такое Godot Steering AI Framework?
    Godot Steering AI Framework — это специализированное расширение для движка Godot, которое позволяет разработчикам оснащать NPC, врагов и автономных персонажей реалистичным движением и схемами принятия решений. Предоставляя набор предустановленных поведенческих моделей и их комбинацию через взвешенное смешивание, пользователи могут добиться плавного следования по пути, динамического обхода препятствий, формирования групп и реактивного преследования или уклонения. Этот фреймворк упрощает навигацию на базе ИИ, позволяя сосредоточиться на механике игры, а не на низкоуровневом коде перемещения, и поддерживает проекты как в 2D, так и в 3D с минимальными настройками.
  • AgentSimulation — это фреймворк на Python для моделирования автономных агентов в реальном времени в 2D с настройками поведения рулевого управления.
    0
    0
    Что такое AgentSimulation?
    AgentSimulation — это открытая библиотека Python, построенная на Pygame, для моделирования нескольких автономных агентов в 2D-среде. Она позволяет пользователям настраивать свойства агентов, поведения рулевого управления (поиск, бегство, блуждание), обнаружение столкновений, поиск пути и интерактивные правила. С поддержкой визуализации в реальном времени и модульной архитектурой она поддерживает быстрое прототипирование, учебные симуляции и небольшие исследования в области роевого интеллекта или взаимодействия нескольких агентов.
Рекомендуемые