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.

CybMASDE ermöglicht Forschern und Entwicklern den Bau, die Konfiguration und die Ausführung von Multi-Agenten-Simulationen mit Deep Reinforcement Learning. Benutzer können benutzerdefinierte Szenarien erstellen, Agentenrollen und Belohnungsfunktionen definieren und Standard- oder benutzerdefinierte RL-Algorithmen integrieren. Das Framework umfasst Umgebungs-Server, netzwerkbasierte Agentenschnittstellen, Datensammler und Rendering-Werkzeuge. Es unterstützt paralleles Training, Echtzeitüberwachung und Modellcheckpointing. Die modulare Architektur von CybMASDE erlaubt die nahtlose Integration neuer Agenten, Beobachtungsräume und Trainingsstrategien, was die Experimente in Bereichen wie kooperative Steuerung, Schwarmverhalten, Ressourcenallokation und anderen Multi-Agenten-Anwendungsfällen beschleunigt.