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.

Multiagent_system bietet ein umfassendes Werkzeugset zum Erstellen und Verwalten von Multi-Agenten-Umgebungen. Nutzer können benutzerdefinierte Simulationsszenarien definieren, Agentenverhalten spezifizieren und vorimplementierte Algorithmen wie DQN, PPO und MADDPG verwenden. Das Framework unterstützt synchrones und asynchrones Training, wobei Agenten gleichzeitig oder abwechselnd interagieren können. Eingebaute Kommunikationsmodule erleichtern das Nachrichtenversand zwischen Agenten für Kooperationsstrategien. Die Konfiguration von Experimenten erfolgt vereinfacht über YAML-Dateien, und Ergebnisse werden automatisch in CSV oder TensorBoard protokolliert. Visualisierungsskripte helfen bei der Interpretation von Agentenbewegungen, Belohnungsentwicklung und Kommunikationsmustern. Für Forschungs- und Produktionsarbeit entwickelt, skaliert Multiagent_system nahtlos von Einzelmaschinen-Prototypen bis hin zu verteilter Schulung auf GPU-Clustern.