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專業経路探索工具

專為高效與穩定性設計的経路探索工具，是實現專業成果的不二選擇。

経路探索

  • ePH-MAPF

    高效優先啟發式MAPF（ePH-MAPF）利用增量搜尋及啟發式算法，快速在複雜環境中計算無碰撞的多代理路徑。
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    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。
    ePH-MAPF 核心功能
    • 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
    ePH-MAPF 優缺點

    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。

    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。

  • Godot Steering AI Framework

    一個開源的Godot插件，提供模塊化的代理導航行為，例如路徑追蹤、避障和人群模擬。
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    Godot Steering AI Framework 是什麼？
    Godot Steering AI Framework是一個專用於Godot遊戲引擎的擴展，讓開發者能給NPC、敵人和自主角色配備逼真的動作與決策模式。通過暴露一套預設的導航行為並進行加權混合，用戶能實現流暢的路徑追蹤、動態避障、群體形成，以及響應式追捕或躲避。此框架簡化了AI驅動的導航，讓你專注於遊戲玩法機制，而非低層移動代碼，同時支持2D與3D專案，設定簡單。

  • AgentSimulation

    AgentSimulation 是一個用於實時 2D 自主代理模擬的 Python 框架，具有可自訂的操控行為。
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    AgentSimulation 是什麼？
    AgentSimulation 是一個建立在 Pygame 之上的開源 Python 函式庫，用於在 2D 環境中模擬多個自主代理。它允許用戶配置代理屬性、操控行為（如搜尋、逃跑、漫遊）、碰撞檢測、路徑尋找及互動規則。藉由實時渲染和模組化設計，支援快速原型設計、教學模擬及群體智慧或多代理互動的小規模研究。
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