snape/RVO2-CS

Optimal Reciprocal Collision Avoidance (C#)

解決する問題

共有ワークスペース内で移動する複数の独立したモバイルロボットまたはエージェントの、相互衝突回避の問題に対処します。これにより、エージェント同士が通信を行うことなく衝突を回避できるようになります。

このライブラリは、最適相互衝突回避（ORCA）アルゴリズムを実装しています。各エージェントは、ペアごとの衝突を回避するための責任の半分を担い、最適なアクションの選択を低次元の線形計画問題へと簡略化します。これにより、二次元におけるスムーズで衝突のない動きが保証されます。

大量のエージェントに対して効率的かつ分散型の衝突回避を必要とする、シミュレーションやロボット工学アプリケーションを構築している開発者。

プロジェクト
snape/RVO2
C++ライブラリで、数千の独立したロボットやエージェントが通信なしに共有空間を衝突せずに移動できるようにする最適相互衝突回避（ORCA）を実装しています。
プロジェクト
stablyai/orca
複数のCLIベースのAIコーディングエージェントを並列で実行し、隔離されたワークツリーで結果を比較・マージできるAIオーケストレーター。
プロジェクト
hanruihua/RDA-planner
ADMMを用いた最適化ベースのMPC運動計画器で、複雑な環境におけるリアルタイムで衝突回避可能なナビゲーションを実現します。
プロジェクト
leggedrobotics/ocs2
計算リソースが限られたロボットシステムにおいて、リアルタイムのモデル予測制御（MPC）を可能にする、非線形最適制御問題を解くためのC++ツールボックス。
プロジェクト
traycerai/traycer
複数のプロバイダーのAIエージェントを並列で実行し、共有メモリと統一されたコンテキストを活用するオープンソースのAIオーケストレーションアプリです。