Das Multi-Agenten-Autonomous Waste Collection System ist eine forschungsbasierte Plattform, die Multi-Agenten-Verstärkendes Lernen einsetzt, um einzelne Abfallsammelroboter im Routenkonflikt zu trainieren. Die Agenten lernen, redundante Abdeckung zu vermeiden, die Fahrstrecke zu minimieren und auf dynamische Abfallmuster zu reagieren. Das System ist in Python entwickelt und integriert eine Simulationsumgebung zur Testung und Verfeinerung der Richtlinien vor dem echten Einsatz. Nutzer können Kartenlayouts, Abfallentsorgungsstellen, Sensoreinstellungen der Agenten und Belohnungsstrukturen konfigurieren, um das Verhalten an spezifische urbane Bereiche oder Betriebsbeschränkungen anzupassen.

OutSpeed ist eine fortschrittliche KI-gesteuerte Plattform, die zur Optimierung des Flottenmanagements entwickelt wurde. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten und Analysen bietet OutSpeed eine umfassende Lösung zur Verbesserung der Betriebseffizienz, zur Senkung der Betriebskosten und zur Verbesserung der Gesamtleistung der Flotte. Die Plattform ist robust und skalierbar, was sie für die Verwaltung von Flotten jeder Größe geeignet macht. Die intelligenten Algorithmen von OutSpeed analysieren verschiedene Kennzahlen wie Routenoptimierung, Kraftstoffverbrauch und Fahrzeugwartungsbedarfs, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern und sicherzustellen, dass die Flottenoperationen immer in bestem Zustand sind.