專業協調ロボティクス工具

專為高效與穩定性設計的協調ロボティクス工具,是實現專業成果的不二選擇。

協調ロボティクス

  • JaCaMo是一個多智能體系統平台,整合了Jason、CArtAgO和Moise,支援可擴展的模組化代理系統編程。
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    JaCaMo 是什麼?
    JaCaMo提供一個統一的環境,用於設計和運行多智能體系統(MAS),整合三個核心組件:用於基於BDI代理的Jason代理語言、用於工件的環境建模CArtAgO,以及用於指定組織結構和角色的Moise。開發者可以撰寫代理計劃、定義帶操作的工件,並在規範框架下組織代理群組。此平台包括模擬、除錯和視覺化MAS交互的工具。支援分散式執行、工件資料庫及彈性訊息傳遞,使得JaCaMo能迅速原型化與研究,例如群體智慧、協作機器人及分散決策。其模組設計確保在學術及工業專案中的擴展性及彈性。
    JaCaMo 核心功能
    • 使用Jason進行基於BDI的代理編程
    • 利用CArtAgO進行工件環境建模
    • 使用Moise進行組織規範
    • 命令列和IDE支持
    • 模擬與除錯工具
    • 分散式執行與訊息傳遞
    JaCaMo 優缺點

    缺點

    無直接的價格資訊可用。
    未找到行動或瀏覽器擴充應用程式。
    由於其複雜的多代理導向程式設計範式,可能具有陡峭的學習曲線。

    優點

    支援包括代理、環境及組織的完整多代理系統程式設計。
    為需求自主性、去中心化、協調與開放性的應用程式所設計。
    開源且擁有活躍的GitHub儲存庫。
    提供多代理系統學習的教育資源及課程。
    包含命令列介面以建立、執行與管理多代理應用程式。
    支援與ROS等框架整合以開發自主機器人。
  • 一個用於交通場景中合作自主車輛控制的開源多代理人強化學習框架。
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    AutoDRIVE Cooperative MARL 是什麼?
    AutoDRIVE Cooperative MARL是一個用於訓練和部署合作多代理人強化學習(MARL)策略於自動駕駛任務的開源框架。它與逼真的模擬器整合,用於建模如路口、高速公路車隊行駛和匯入場景的交通情況。該框架實現了中央訓練配合去中心化執行,使車輛學習共享策略以最大化整體交通效率與安全。用戶可以配置環境參數,選擇基線MARL算法,視覺化訓練進展並進行代理人協調性能的基準測試。
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