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.

Aurora Innovation hat sich auf die Entwicklung bahnbrechender KI-Technologien für autonome Fahrzeuge spezialisiert. Ihre Systeme nutzen Deep Learning und Robotik, um Wahrnehmung, Planung und Steuerung zu verbessern, sodass Autos sicher und effizient unter verschiedenen Bedingungen navigieren können. Die Software von Aurora integriert sich in bestehende Fahrzeugplattformen und bietet den Herstellern einen zuverlässigen Weg zur Autonomie, während sie sich auf Tests in der realen Welt und die Sicherheit konzentrieren.