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規劃算法

  • 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。
精選