RL Collision Avoidance bietet eine vollständige Pipeline zur Entwicklung, Schulung und Einsatz von Kollisionsvermeidungspolicies für Mehrrobotersysteme. Es bietet eine Reihe von simulationsbasierten Szenarien, in denen Agenten durch Verstärkungslernalgorithmen kollisionsfreie Navigation erlernen. Benutzer können Umweltparameter anpassen, GPU-Beschleunigung für schnellere Schulung nutzen und erlernte Policies exportieren. Das Framework integriert sich zudem mit ROS für Tests in der realen Welt, unterstützt vortrainierte Modelle für sofortige Evaluierung und bietet Werkzeuge zur Visualisierung von Agentenverfolgungen und Leistungsmetriken.