© ComNews
20.02.2026

Исследователи Института AIRI и МФТИ разработали Camar - универсальную среду для обучения и тестирования алгоритмов управления большим количеством автономных агентов.

Camar предназначен для задач, где необходимо координировать движение тысяч агентов одновременно. Такие сценарии характерны для автоматизации складов, городской логистики и систем автономного транспорта. Каждый агент должен добраться до своей цели и не столкнуться с другими участниками движения.

Главная особенность разработки - высокая скорость работы. Camar за 1 секунду в симуляции просчитывает более 100 тыс. шагов движения. Это почти три реальных часа работы 32 роботов на огромном сортировочном складе. В целом система поддерживает корректную работу с 800 и более роботами. Это позволяет обучать алгоритмы значительно быстрее и тестировать их в сложных сценариях с большим количеством объектов.

Вторая ключевая особенность - гибкость. Пользователь может задавать правила движения агентов и создавать разные типы карт: от простых складских помещений до плотной городской застройки. По умолчанию система уже включает набор готовых сценариев и моделей движения. При этом даже при высокой степени настройки среда сохраняет высокую скорость работы.

Camar позволяет сравнивать разные подходы к управлению: как обучаемые методы искусственного интеллекта, так и классические алгоритмы поиска маршрута. Кроме того, поддерживаются гибридные решения, где традиционные методы и обучение работают совместно. Это дает возможность объективно оценивать, какие стратегии лучше справляются с конкретными задачами.

Проект распространяется как open-source под лицензией MIT и доступен для исследователей и компаний.

"Мы хотели создать инструмент, который одновременно быстрый, гибкий и приближенный к реальным условиям. Camar позволяет проверять, как сотни агентов взаимодействуют в ограниченном пространстве, и делать это на скорости, которая раньше была недоступна", - отмечает Артем Пшеницын, исследователь группы RL-агентов Лаборатории когнитивных систем ИИ Института AIRI.

Разработка ориентирована на ускорение исследований и внедрение технологий автономной логистики и робототехники.

Новости из связанных рубрик