Flocking Multi-Agent bietet eine modulare Bibliothek zur Simulation autonomen Agenten, die Schwarmintelligenz zeigen. Sie kodiert Kernsteuerungsverhalten – Kohäsion, Trennung und Ausrichtung – sowie Hindernisvermeidung und dynamische Zielverfolgung. Mit Python und Pygame für Visualisierung erlaubt das Framework die Anpassung von Parametern wie Nachbarschaftsradius, Höchstgeschwindigkeit und Wendekraft. Es unterstützt Erweiterungen durch benutzerdefinierte Verhaltensfunktionen und Integrationsschnittstellen für Robotik oder Spiel-Engines. Ideal für Experimente in KI, Robotik, Spieldesign und akademischer Forschung zeigt es, wie einfache lokale Regeln zu komplexen globalen Formationen führen.

Das Multi Agent Robotic System Projekt bietet eine modulare, Python-basierte Plattform zur Entwicklung, Simulation und Einsatz kooperativer Robotikteams. Im Kern implementiert es dezentrale Steuerungsstrategien, die es Robotern ermöglichen, Statusinformationen zu teilen und Aufgaben kollaborativ ohne einen zentralen Koordinator zuzuweisen. Das System enthält integrierte Module für Wegplanung, Kollisionsvermeidung, Umgebungsmapping und dynamische Aufgabenplanung. Entwickler können neue Algorithmen integrieren, indem sie erweiterte Schnittstellen nutzen, Kommunikationsprotokolle mittels Konfigurationsdateien anpassen und Roboterinteraktionen in simulierten Umgebungen visualisieren. Es ist kompatibel mit ROS und unterstützt nahtlosen Übergang von Simulation zu realen Hardware-Implementierungen. Dieses Framework beschleunigt die Forschung durch wiederverwendbare Komponenten für Schwarmverhalten, kollaborative Exploration und Lagerautomatisierungsexperimente.