Приложение с открытым исходным кодом и веб-интерфейс для локального запуска, дообучения и экспорта LLM и diffusion-моделей, а также библиотека для обучения через код.
Zihao-Felix-Zhou/UavNetSim
Симулятор на Python для коммуникационных сетей роев БПЛА с моделями маршрутизации, MAC, физического уровня, мобильности и энергопотребления.
- Звёзды
- 411
- Форки
- 66
- Открытые issues
- 1
- Последний коммит
- в прошлом месяце
Что это?
UavNetSim — платформа на Python для моделирования коммуникационных сетей между беспилотными летательными аппаратами. Она охватывает сетевой и физический уровни, MAC, мобильность БПЛА и энергопотребление и использует SimPy для дискретно-событийного моделирования.
Платформа реализует несколько протоколов маршрутизации, включая DSDV, GRAd, жадную маршрутизацию, OPAR и протоколы на основе обучения с подкреплением, такие как Q-FANET и QMR. Также доступны CSMA/CA, pure ALOHA и TDMA для управления доступом к среде, модели случайной мобильности (Gauss-Markov, Random Waypoint, Random Walk), алгоритм управления топологией на основе виртуальных сил и планирование 3D-маршрутов с помощью A*. Во время моделирования рассчитываются такие показатели производительности, как доля доставленных пакетов, сквозная задержка, нормализованная нагрузка маршрутизации и пропускная способность.
Проект рассчитан на расширение: новые модели мобильности, протоколы MAC и маршрутизации можно добавлять в виде отдельных модулей и устанавливать на дроны. Также в него входит веб-консоль для настройки сценариев и запуска симуляций.
Ключевые возможности
- 01Реализует протоколы маршрутизации DSDV, GRAd, greedy, OPAR и протоколы на основе обучения с подкреплением.
- 02Поддерживает CSMA/CA, pure ALOHA и TDMA для управления доступом к среде.
- 03Включает 3D-модели мобильности Gauss-Markov, Random Waypoint и Random Walk.
- 04Предоставляет управление топологией на основе виртуальных сил и планирование 3D-маршрутов с помощью A*.
- 05Рассчитывает PDR, сквозную задержку, нормализованную нагрузку маршрутизации и пропускную способность.
- 06Позволяет подключать пользовательские модули маршрутизации, MAC и мобильности.
Сценарии использования
- Исследование протоколов маршрутизации для ad hoc-сетей БПЛА до развертывания в полевых условиях.
- Сравнение схем MAC, например CSMA/CA и TDMA, с учетом мобильности БПЛА.
- Создание прототипов алгоритмов управления движением роя или планирования 3D-маршрутов с моделью коммуникаций.
- Обучение принципам беспроводных сетей на примере симулируемой сети дронов.
Быстрый старт
- 1
Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/Zihao-Felix-Zhou/UavNetSim-v1.git - 2
Создайте виртуальное окружение Python
py -3.12 -m venv .venv - 3
Установите проект в редактируемом режиме
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e . - 4
Соберите веб-консоль, скомпилируйте сцену по умолчанию, а затем запустите сервер, как описано в README
Что важно знать
- Команды и инструкции по настройке в README предназначены для Windows PowerShell.
- Физический уровень зависит от NVIDIA Sionna RT, который добавляет тяжёлые зависимости.
- Для сборки веб-консоли требуются Node.js 18 или более поздней версии и npm.
Темы
Частые вопросы
- Что такое UavNetSim?
- Симулятор на Python для коммуникационных сетей роев БПЛА с моделями маршрутизации, MAC, физического уровня, мобильности и энергопотребления. UavNetSim — платформа на Python для моделирования коммуникационных сетей между беспилотными летательными аппаратами. Она охватывает сетевой и физический уровни, MAC, мобильность БПЛА и энергопотребление и использует SimPy для дискретно-событийного моделирования.
- UavNetSim можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- UavNetSim распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- UavNetSim всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в UavNetSim — 12 сент. 2026 г..
- Для чего можно использовать UavNetSim?
- Исследование протоколов маршрутизации для ad hoc-сетей БПЛА до развертывания в полевых условиях. Сравнение схем MAC, например CSMA/CA и TDMA, с учетом мобильности БПЛА. Создание прототипов алгоритмов управления движением роя или планирования 3D-маршрутов с моделью коммуникаций. Обучение принципам беспроводных сетей на примере симулируемой сети дронов.
- Как установить UavNetSim?
- Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/Zihao-Felix-Zhou/UavNetSim-v1.git Создайте виртуальное окружение Python: py -3.12 -m venv .venv Установите проект в редактируемом режиме: .\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e . Соберите веб-консоль, скомпилируйте сцену по умолчанию, а затем запустите сервер, как описано в README
- Где скачать UavNetSim?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Zihao-Felix-Zhou/UavNetSim
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Ориентированная на AI платформа Microsoft для количественных инвестиций: данные, обучение моделей, бэктестинг и исполнение ордеров.
Ray — единый фреймворк для масштабирования приложений на Python и ИИ: от ноутбука до кластера, с распределённой средой выполнения и библиотеками для ИИ.
Подборка кода на Python и учебник по алгоритмам робототехники: локализации, картографированию, SLAM, планированию траекторий и управлению.
verl — библиотека с открытым исходным кодом для обучения с подкреплением и постобучения больших языковых моделей, созданная на основе статьи HybridFlow.
Лёгкий фреймворк агентного RL от Microsoft для обучения существующих AI-агентов с помощью reinforcement learning без отказа от привычных инструментов и обвязки.