Das Multi-Agent-basierte Such- und Rettungssystem in ROS ist ein Robotik-Framework, das ROS nutzt, um mehrere autonome Agenten für koordinierte Such- und Rettungsoperationen einzusetzen. Jeder Agent verwendet onboard-Sensoren und ROS-Themen für Echtzeit-Karten, Hindernisvermeidung und Zielerkennung. Ein zentraler Koordinator weist Aufgaben dynamisch zu, basierend auf dem Status der Agenten und Umweltfeedback. Das System kann in Gazebo oder an echten Robotern ausgeführt werden und ermöglicht Forschern und Entwicklern, die Zusammenarbeit mehrerer Roboter, Kommunikationsprotokolle und adaptive Missionsplanung unter realistischen Bedingungen zu testen und zu optimieren.

AutoDRIVE Cooperative MARL ist ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um kooperative Multi-Agenten-Verstärkendes Lernen (MARL)-Politiken für autonome Fahraufgaben zu trainieren und zu deployen. Es integriert sich mit realistischen Simulatoren zur Modellierung von Verkehrsszenarien wie Kreuzungen, Autobahn-Platooning und Merging. Das Framework implementiert zentrales Training mit dezenter Ausführung, sodass Fahrzeuge gemeinsam erlernte Politiken nutzen können, um die allgemeine Verkehrseffizienz und Sicherheit zu maximieren. Benutzer können Umgebungsparameter konfigurieren, aus Baseline-MARL-Algorithmen auswählen, den Trainingsfortschritt visualisieren und die Koordination der Agenten benchmarken.