planning multi robot gym

다중 로봇 체육관 계획

다중 로봇 계획을 시뮬레이션하기위한 체육관 환경. 이 환경은 여러 로봇이 대상 위치에 도달 할 수 있도록 계획하는 작업의 구현으로 경로의 장애물을 피합니다. 환경 논리 및 그래픽의 구현은 Andrew Davison이 작성한이 코드를 기반으로했습니다.

이 환경은 장벽과 대상이있는 환경에서 여러 로봇의 움직임을 시뮬레이션합니다. 로봇은 에이전트가 제공 한 조치에 의해 제어됩니다. 에이전트가받은 관찰에는 각 로봇의 위치, 속도 및 방향에 대한 정보, 목표의 미래 위치 및 장애물의 미래 위치가 포함됩니다. 에이전트의 목표는 장애물과의 충돌을 피하면서 대상으로 로봇을 탐색하는 것입니다.

설치

이 패키지는 아직 PYPI에 있지 않으므로 로컬 설치가 필요합니다.

 git clone https://github.com/riiswa/planning-multi-robot-gym
cd planning-multi-robot-gym
pip install -e .

용법

 import planning_multi_robot_gym

# There are many adjustable parameters for this environment, please refer to the brief documentation in the code.
env = planning_multi_robot_gym . make ( "PlanningMultiRobot-v0" , render_mode = "human" , n_robots = 5 , n_barriers = 80 )

observation , info = env . reset ( seed = 42 )

for _ in range ( 1000 ):
    action = ... # Your policy
    observation , reward , terminated , truncated , info = env . step ( action )
    env . render ()
    if terminated or truncated :
        observation , info = env . reset ()

env . close ()

도움이 필요합니다

다음은이 저장소에 기여하는 데 관심이있는 사람들을위한 비 exagevely 작업 목록입니다.

• 문서 작성;
• 테스트 추가;
• 새로운 에이전트를 만듭니다.
• 성능 향상 (예 : 일부 계산을 벡터화함으로써).