NavGround ist ein umfassender, KI-gesteuerter Navigationsrahmen, der reaktive Bewegungsplanung, Hindernisvermeidung und Trajektoriegenerierung für Differential- und holonomische Roboter in 2D-Umgebungen liefert. Es integriert dynamische Kartenrepräsentationen und Sensordatenfusion, um statische und bewegliche Hindernisse zu erkennen, und verwendet Geschwindigkeitshindernisalgo­rithmen zur Berechnung kollisionsfreier Geschwindigkeiten, die kinematische und dynamische Beschränkungen der Roboter berücksichtigen. Die leichte C++-Bibliothek bietet eine modulare API mit ROS-Unterstützung, die eine nahtlose Integration mit SLAM-Systemen, Pfadplanern und Steuerungsschleifen ermöglicht. Die Echtzeit-Performance und die Anpassungsfähigkeit machen NavGround geeignet für Serviceroboter, autonome Fahrzeuge und Forschungsprototypen in unübersichtlichen oder dynamischen Szenarien. Durch anpassbare Kostenfunktionen und eine erweiterbare Architektur erleichtert es schnelle Experimente und Optimierungen im Navigationsverhalten.

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.