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Meu projeto de Agente Robô com Desvio de Obstáculos e Atribuição de Tarefas 🚀💚

📋 Descrição Geral

Este projeto implementa um sistema dinâmico e em tempo real para controle do "cérebro" de agentes robóticos em um ambiente simulado. Utilizando técnicas personalizadas de navegação, como Ray Casting, o sistema permite que os agentes detectem e evitem obstáculos enquanto realizam tarefas específicas, como alcançar destinos de maneira eficiente e coordenada.

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⚙️ Funcionalidades

• Navegação com Evitação de Obstáculos:
  • Utiliza Ray Casting para detectar obstáculos e calcular desvios baseados em ângulos e distâncias.
• Atribuição de Tarefas:
  • Os agentes são designados ao destino mais próximo, garantindo exclusividade de tarefas.
• Adaptação em Tempo Real:
  • Sistema ajusta rotas dinamicamente conforme mudanças no ambiente, incluindo posicionamento de obstáculos e destinos.
• Integração Simulada:
  • Baseado em bibliotecas como gymnasium, rsoccer_gym e pygame.

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🧠 Algoritmo Principal: Ray Casting

• Conceito:
  • Inspiração no conceito de "ver" antes de "agir".
  • Simula raios emitidos pelo agente em direção ao alvo para identificar obstáculos no caminho.
• Características:
  • Calcula distância até os obstáculos e ajusta o ângulo para evitar colisões.
  • Baseado em trigonometria para movimentos precisos.

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🏗️ Estrutura do Projeto

• agent.py:
  • Código principal do agente, incluindo lógica de desvio e designação de tarefas.
• utils/:
  • Utilitário para armazenar dados históricos, como trajetórias e estados.
• Simuladores:
  • Integração com simulações baseadas em rsoccer_gym e gymnasium.

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Python:
  • Linguagem principal para desenvolvimento.
• Bibliotecas:
  • gymnasium para simulações dinâmicas.
  • rsoccer_gym para controle robótico.
  • pygame para manipulação de eventos.
• Algoritmos:
  • "Ray Casting" e lógica personalizada para desvio de obstáculos.
  • Atribuição de tarefas com base na distância.

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🚀 Melhorias e Implementações Futuras

• Aprimoramento da Navegação:
  • Implementar técnicas mais robustas para desvio de obstáculos
• Algoritmos:
  • Otimização do Ray Casting:
    • Reduzir consumo de recursos ajustando número de raios e intervalos angulares.
    • Implementar verificação em níveis hierárquicos para detectar obstáculos em diferentes escalas.
  • Atribuição de Tarefas Avançada:
    • Usar algoritmos como Hungarian Algorithm para designação ótima em ambientes multiagentes.
    • Implementar lógica de reassigmento para reagir rapidamente a mudanças no ambiente.
• Integração Multiagentes:
  • Criar coordenação colaborativa entre agentes para evitar conflitos de rota e melhorar eficiência.
  • Melhorar a capacidade de troca de informações entre agentes.
• Visualização e Feedback:
  • Melhorar interface visual com indicadores de estado do agente (ex. trajetórias planejadas e ângulos de Ray Casting).
  • Melhorar o feedback em tempo real no ambiente para depuração e análise de desempenho.

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🚀 Como Usar

1. Instale as Dependências:

   pip install -r requirements.txt

2. Inicie o arquivo do start.py com a dificuldade 1-4:

   python3 start.py -d 1