SelfDrivingCarSimulator ist ein leichtgewichtiges Python-Framework, das auf Pygame basiert und eine 2D-Fahrumgebung für das Training autonomer Fahrzeugagenten mit Reinforcement Learning bietet. Es unterstützt anpassbare Streckenlayouts, konfigurierbare Sensorsysteme (wie LiDAR und Kameraemulation), Echtzeitvisualisierung und Leistungsprotokollierung. Entwickler können ihre RL-Algorithmen integrieren, Physikparameter anpassen und Metriken wie Geschwindigkeit, Kollisionsrate und Belohnungsfunktionen überwachen, um Forschungs- und Bildungsprojekte im Bereich des selbstfahrenden Autos schnell voranzutreiben.

BomberManAI ist ein KI-Agent, der das klassische Bomberman-Spiel autonom spielen soll. Entwickelt in Python, interagiert er mit einer Spielumgebung, um Kartenstatus, verfügbare Züge und Gegnerpositionen in Echtzeit zu erfassen. Der Kernalgorithmus kombiniert A*-Pfadfindung, Breitensuche zur Erreichbarkeitsanalyse und eine heuristische Bewertungsfunktion, um optimale Bombenplatzierung und Fluchtstrategien zu bestimmen. Der Agent handhabt dynamische Hindernisse, Power-Ups und mehrere Gegner auf verschiedenen Kartenlayouts. Seine modulare Architektur ermöglicht die Entwicklung mit benutzerdefinierten Heuristiken, Verstärkendem Lernen oder alternativen Entscheidungsstrategien. Ideal für Spiel-KI-Forscher, Studenten und wettbewerbliche Bot-Entwickler bietet BomberManAI einen flexiblen Rahmen für das Testen und Verbessern autonomer Spielagenten.