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ROS-Integration
專業ROS-Integration工具
專為高效與穩定性設計的ROS-Integration工具,是實現專業成果的不二選擇。
ROS-Integration
F1Tenth Two-Agent Simulator
開源的基於ROS的模擬器,使多機自主賽車在可定制控制和現實車輛動態下進行比賽成為可能。
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F1Tenth Two-Agent Simulator 是什麼?
F1Tenth雙機模擬器是一個建立在ROS和Gazebo之上的專用模擬框架,用於模擬兩輛1/10比例的自主車輛在自定義賽道上競速或合作。它支持逼真的輪胎模型物理、傳感器仿真、碰撞檢測和數據記錄。用戶可以插入自己的規劃與控制算法、調整代理參數,並運行頭對頭的場景,以評估性能、安全性和協作策略在受控條件下的表現。
F1Tenth Two-Agent Simulator 核心功能
Multi Agent Robotic System
一個基於Python的多代理機器人框架,實現自動協調、路徑規劃和跨機器人團隊的協同任務執行。
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Multi Agent Robotic System 是什麼?
多代理機器人系統專案提供一個模組化的Python平台,用於開發、模擬和部署合作機器人團隊。其核心實現去中心控制策略,使機器人可以共享狀態資訊並協作分配任務,無需中央協調器。系統包括路徑規劃、碰撞避免、環境映射及動態任務排程等模組。開發者可以擴展提供的介面整合新算法、通過配置文件調整通信協議,以及在模擬環境中視覺化機器人互動。與ROS兼容,支持從模擬到實體硬體部署的無縫轉換。此框架促進了蜂群行為、協作探索和倉庫自動化實驗的研究進展。
Multi Agent Robotic System 核心功能
RL Collision Avoidance
一個增強學習框架,使自主機器人在多智能體環境中導航並避免碰撞。
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RL Collision Avoidance 是什麼?
RL Collision Avoidance 提供完整的流程,用於開發、訓練和部署多機器人碰撞避免策略。它提供一套與 Gym 相容的模擬情境,在這些情境中代理人透過增強學習算法學習無碰撞的導航。使用者可以自訂環境參數,利用 GPU 加速以加快訓練速度,並導出學習到的策略。該框架還與 ROS 整合,用於實地測試,支援預訓練模型以立即進行評估,以及提供可視化代理人軌跡與性能指標的工具。
RL Collision Avoidance 核心功能
CASA
一個基於ROS的多機器人協作框架,實現自主任務分配、規劃和團隊協同任務執行。
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CASA 是什麼?
CASA設計為一個模組化即插即用的自主框架,建立在ROS生態系統之上。它采用去中心化架構,每個機器人運行本地規劃器和行為樹節點,並向共享黑板發布世界狀態更新。任務分配通過基於拍賣的算法來根據機器人能力和可用性分配任務。通信層使用標準ROS消息在多機器人網路中同步代理。開發者可以自定義任務參數、整合傳感器驅動和擴展行為庫。CASA支持場景模擬、實時監控和日誌工具。其擴展性設計使研究團隊能試驗新型協同算法,並能在多種機器平台上無縫部署,從無人地面車輛到空中無人機。
CASA 核心功能
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