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任務模擬
專業任務模擬工具
專為高效與穩定性設計的任務模擬工具,是實現專業成果的不二選擇。
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Multi-Agent-based Search and Rescue System in ROS
基於ROS的多機器人系統,用於自主協作搜尋與救援任務,具即時協調能力。
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Multi-Agent-based Search and Rescue System in ROS 是什麼?
ROS中的多代理搜尋與救援系統是一個機器人技術框架,利用ROS部署多個自主代理,執行協調的搜尋與救援行動。每個代理利用車載感測器和ROS主題進行實時地圖建立、障礙物避讓和目標檢測。中央協調器根據代理狀態及環境反饋動態分配任務。系統可在Gazebo或實際機器人上運行,讓研究人員及開發者測試及優化多機器人合作、通信協議及適應性任務規劃,並在逼真條件下進行。
Multi-Agent-based Search and Rescue System in ROS 核心功能
DeepMind MAS Environment
與Gym相容的多智能體強化學習環境,提供可自定義的場景、獎勵和智能體通信。
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DeepMind MAS Environment 是什麼?
DeepMind MAS 環境是一個Python函式庫,提供建構和模擬多智能體強化學習任務的標準化介面。用戶可以配置智能體數量、定義觀察與行動空間,並自定義獎勵結構。該框架支援智能體間通信渠道、性能日誌和渲染功能。研究人員可以將DeepMind MAS無縫整合到流行的RL庫(如TensorFlow與PyTorch),用於基準測試新算法、測試通信協議,並分析離散與連續控制領域。
DeepMind MAS Environment 核心功能
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