Advertisement

RVO_Py_MAS：用Python实现的多智能体系统的互惠速度障碍算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
RVO_Py_MAS是一款采用Python语言开发的软件工具，专门用于模拟和分析基于互惠速度障碍理论的多智能体系统中的动态交互与避碰问题。该库提供了一种高效的方法来实现MAS中个体之间的安全导航及协作行为。 RVO_Py_MAS 是一个多智能体系统互易速度障碍 (RVO) 的 Python 实现。该软件包提供了一个即插即用的解决方案，用于在多智能体系统中基于双向速度障碍（RVO）和混合速度障碍进行碰撞避免。 原文引用信息如下： @ARTICLE{8361450, author={M. {Guo} and M. M. {Zavlanos}}, journal={IEEE Transactions on Robotics}, title={Multirobot Data Gathering Under Buffer Constraints and Intermittent Communication}, year={2018}, volume={34}, number={4}, pages={1082-1097}, doi={10.1109/TRO.2018.2830370}}

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • RVO_Py_MAS：用Python实现的多智能体系统的互惠速度障碍算法
    优质
    RVO_Py_MAS是一款采用Python语言开发的软件工具，专门用于模拟和分析基于互惠速度障碍理论的多智能体系统中的动态交互与避碰问题。该库提供了一种高效的方法来实现MAS中个体之间的安全导航及协作行为。 RVO_Py_MAS 是一个多智能体系统互易速度障碍 (RVO) 的 Python 实现。该软件包提供了一个即插即用的解决方案，用于在多智能体系统中基于双向速度障碍（RVO）和混合速度障碍进行碰撞避免。 原文引用信息如下： @ARTICLE{8361450, author={M. {Guo} and M. M. {Zavlanos}}, journal={IEEE Transactions on Robotics}, title={Multirobot Data Gathering Under Buffer Constraints and Intermittent Communication}, year={2018}, volume={34}, number={4}, pages={1082-1097}, doi={10.1109/TRO.2018.2830370}}
     
  • 速度障碍法(DVO、RVO).rar
    优质
    本资料探讨了速度障碍法（DVO和RVO），详细介绍了其原理与应用，旨在帮助读者理解如何利用该方法优化交通流量及安全。 速度障碍法是一种常见的训练方法，在跑步和其他有氧运动中被广泛应用。这种方法通过在训练过程中设置特定的减速段落或区间来提高运动员的心肺功能、耐力以及整体表现。 具体操作时，可以在一段连续的跑动后加入短暂的速度减慢阶段，让身体得到部分恢复后再继续加速前进。这种交替进行的方式有助于提升跑步效率和速度，同时减少受伤的风险。 采用此方法训练的关键在于合理安排减速与提速的比例及持续时间，并根据个人体能状况逐步调整难度级别以达到最佳效果。
     
  • 基于速度障碍法的避障研究论文
    优质
    本文探讨了利用速度障碍法进行机器人避障的技术细节与应用，分析并改进现有算法，以提高移动机器人的自主导航能力和安全性。 本段落探讨了速度障碍法在多智能体系统中的应用，特别关注于该方法如何帮助智能体实现有效的避障，并研究了在这种情境下选择最优速度的问题。
     
  • 关于多智能体PPO（MAPPO）算法的实现
    优质
    简介：本文档详细介绍了如何在复杂环境中实现和应用多智能体Proximal Policy Optimization (MAPPO) 算法。通过源代码解析，为研究者提供了一个全面理解并优化该算法的平台。 这是多智能体的PPO（MAPPO）算法实现。
     
  • 基于STM32的智能小车障碍物回避系统
    优质
    本项目设计了一款基于STM32微控制器的智能小车，具备自动检测并避开前方障碍物的功能，适用于教育、娱乐及科研领域。 基于STM32的超声波避障与遍历智能小车程序通过超声波扫描构建局部地图，并根据该地图规划路径以实现自动避障及全面覆盖指定区域的功能。
     
  • 在MATLAB环境中基于Dijkstra和RVO2算法的多智能体运动规划与避障方法研究及应用，以及在MATLAB多智能体系统中的实现与探讨
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下利用Dijkstra和RVO2算法进行多智能体系统的运动规划与避碰策略，并深入分析其实际应用。 MATLAB环境下多智能体运动规划与避障算法：Dijkstra与RVO2算法的实践与应用 在MATLAB环境中实现多智能体系统中的运动规划与避障功能，可以结合使用Dijkstra最短路径算法和RVO2（Reciprocal Velocity Obstacles Version 2）避障算法。这两种算法分别针对不同的问题进行优化：Dijkstra用于寻找图中节点间的最短路径；而RVO2则专注于解决多智能体系统中的动态障碍规避。 本段落件集包括了： 1. Dijkstra算法知识点： - Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra在1956年提出的一种经典算法，用于图论中寻找无负权边的有向或无向图中最短路径。 - 算法采用贪心策略，从起始节点开始逐步扩展到最近但尚未访问过的邻接节点，并更新这些节点与起点的距离值。
     
  • Python-pytorch下的MADDPG多智能体确定性策略梯度实现
    优质
    本项目基于Python和PyTorch框架，实现了MADDPG算法在多智能体环境中的应用，探索了确定性策略梯度技术以优化复杂场景下的协同行为。 PyTorch实现MADDPG（多智能体深度确定性策略梯度）涉及多个步骤和技术细节。首先需要构建环境以便支持多个代理的交互学习，并且每个代理都需要一个独立的学习过程，同时考虑到整个系统的协同效应。在代码层面，这包括定义网络结构、损失函数以及训练循环等关键部分。 MADDPG扩展了传统的DDPG算法以适应多智能体场景，在这种情况下，每个多智能体不仅要从自身的经验中学习策略和价值函数（如标准的DDPG），还要利用其他代理的经验来提升整体性能。这通常通过引入集中式批评者网络实现，该网络能够处理所有代理的状态与动作信息，并据此预测每个个体的最佳行动路径。 在PyTorch框架下实施MADDPG时，开发者需注意以下几点： 1. 设计适用于多智能体环境的架构； 2. 实现共享参数和独立策略更新机制； 3. 确保有效的经验回放与目标网络同步方法； 4. 考虑到训练效率问题，在大规模场景下可能还需要引入分布式计算技术。 总之，基于PyTorch实现MADDPG是一个复杂但又极具挑战性的任务，它不仅要求对强化学习理论有深刻理解，同时也要具备较强的编程技巧和工程能力。
     
  • 用Python实现人工智能算法
    优质
    本课程介绍如何运用Python编程语言实现各种经典的人工智能算法，适合对AI感兴趣并希望实践的初学者和进阶者。 我已经用Python实现了多种机器学习算法，并且使用TensorFlow实现了一些卷积神经网络（CNN）。
     
  • 基于STM32的智能障碍 avoidance 小车
    优质
    本项目设计了一款基于STM32微控制器的智能小车，具备自动避障功能。通过超声波传感器检测前方障碍物并调整行驶路线，实现安全导航。 避障算法通过超声波传感器感知前方障碍物的距离，并根据这些距离数据来调整小车的速度和方向以避开障碍物。优化这一算法对于提高避障的准确性和效率至关重要。 循迹导航功能利用红外传感器检测地面情况，使小车能够沿着预定路径行驶。依据反馈的数据信息进行控制是实现该功能的关键。 STM32编程使用C语言或汇编语言对STM32微控制器进行编程，以执行上述任务并与其他模块通信。
     
  • 采用互相关测速法计算流体中颗粒的速度
    优质
    本研究介绍了一种基于互相关技术测量流体中颗粒速度的方法，通过分析图像序列中的颗粒运动，实现对复杂流动环境中颗粒动力学特性的精确测定。 互相关测速算法是一种用于计算流体中颗粒运动速度的方法。该方法基于两个传感器之间的信号差异进行分析，并通过比较这两个传感器的信号来确定颗粒的速度。在测量气固两相流时，通常会使用前后放置的两个传感器或同一传感器不同时间点的数据。 互相关测速算法的基本原理是利用两个信号间的互相关函数来计算颗粒速度。当两个信号完全匹配时，该函数达到最大值。具体步骤如下：首先获取并预处理两个传感器的信号数据（如去除噪声、滤波）。然后通过快速傅里叶变换等方法进行互相关运算，得到互相关函数；接着在所得的相关图中寻找峰值位置以确定颗粒的速度延迟时间及强度或浓度信息。最后根据测量系统的特性以及两传感器之间的距离来解释这些结果。