ePH-MAPF

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ePH-MAPF是一個開源的Python框架,實現了有效的優先式啟發式多代理路徑尋找。它提供可擴展的靜態格子地圖無碰撞路徑規劃,支持多種啟發式函數,並輕鬆與ROS等機器人和模擬平台集成。
新增日期:
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May 18 2025
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ePH-MAPF
ePH-MAPF是一個開源的Python框架,實現了有效的優先式啟發式多代理路徑尋找。它提供可擴展的靜態格子地圖無碰撞路徑規劃,支持多種啟發式函數,並輕鬆與ROS等機器人和模擬平台集成。
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精選

ePH-MAPF 是什麼?

ePH-MAPF提供一個高效的流程,用於計算數十到數百代理人在格子地圖上的無碰撞路徑。它採用優先啟發式、增量搜尋技術與可自訂的成本度量(曼哈頓距離、歐幾里得距離),在速度與解決方案品質之間取得平衡。使用者可以選擇不同的啟發式函數,將函數整合到Python機器人系統中,並在標準MAPF場景中進行效能基準測試。程式碼模組化且有良好文件,方便研究人員和開發者擴展適用於動態障礙或特殊環境。

誰會使用 ePH-MAPF?

  • 機器人研究人員
  • 人工智能開發者
  • 遊戲開發者
  • 模擬工程師
  • 學術研究人員

如何使用 ePH-MAPF?

  • 步驟一:克隆GitHub存詢庫:git clone https://github.com/ai4co/eph-mapf
  • 步驟二:安裝Python依賴:pip install -r requirements.txt
  • 步驟三:準備或載入格子地圖與代理起點/終點位置
  • 步驟四:選擇啟發式函數並於設定檔中配置參數
  • 步驟五:執行規劃器:python run_mapf.py --config config.yaml
  • 步驟六:分析輸出路徑與效能日誌
  • 步驟七:將函式庫整合到你的模擬或ROS節點中

平台

  • mac
  • windows
  • linux

ePH-MAPF 的核心特徵與益處

主要功能

  • 高效的優先啟發式
  • 多種啟發式函數
  • 增量式路徑規劃
  • 碰撞避免
  • 可擴展到數百個代理
  • 模組化Python實作
  • ROS整合範例

優點

  • 運算速度快
  • 高擴展性
  • 易於整合到專案中
  • 可自訂啟發式
  • 開源且有文件說明

ePH-MAPF 的主要使用案例與應用

  • 倉庫多機器人導航
  • 遊戲AI角色路徑規劃
  • 人群模擬建模
  • 無人機群協調
  • 自動駕駛交通管理

ePH-MAPF 的優點與缺點

優點

透過選擇性通訊增強改善多智能體協調。
利用優先Q值決策,有效解決衝突與死結。
結合神經網路政策與專家單一智能體指導,實現穩健導航。
使用集成方法從多個解算器中採樣最佳解,提升效能。
提供開源程式碼,便於重現與進一步研究。

缺點

未明確提供成本或定價模型資訊。
關於實際部署或模擬環境外的可擴展性問題資訊有限。

ePH-MAPF 的常見問答

ePH-MAPF 公司信息

ePH-MAPF 的分析

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地理位置

前 1 區域
Germany
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流量來源

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Direct
36.71%
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13.74%
Social
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Paid Referrals
1.81%
Mail
0.22%
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ePH-MAPF 的主要競爭對手和替代方案?

  • Conflict-Based Search (CBS)
  • Enhanced CBS (ECBS)
  • M* algorithm
  • Prioritized Planning
  • LNS-based MAPF frameworks

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