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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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。
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
訪問隨時間變化
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208
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00:00:00
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地理位置
前 1 區域
Germany
100%
Aug 2025 - Oct 2025 全球桌面版
流量來源
Search
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Direct
36.71%
Referrals
13.74%
Social
3.77%
Paid Referrals
1.81%
Mail
0.22%
Aug 2025 - Oct 2025 桌面版
ePH-MAPF 評論
5/5
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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