gym-multigrid stellt eine Reihe von anpassbaren Gitterwelten bereit, die für Mehrzimmer-Navigation und Erkundungsaufgaben im Reinforcement Learning entwickelt wurden. Jede Umgebung besteht aus verbundenen Räumen, die mit Objekten, Schlüsseln, Türen und Hindernissen gefüllt sind. Benutzer können die Gittergröße, Raumkonfigurationen und Objektplatzierungen programmatisch anpassen. Die Bibliothek unterstützt sowohl Voll- als auch Teilbeobachtungsmodi und bietet RGB- oder Matrizen-Zustandsdarstellungen. Aktionen umfassen Bewegung, Objekthandhabung und Türmanipulation. Durch die Integration als Gym-Umgebung können Forscher jeden Gym-kompatiblen Agent nutzen, um Algorithmen nahtlos auf Aufgaben wie Schlüssel-Tür-Puzzles, Objektsuche und hierarchische Planung zu trainieren und zu bewerten. Das modulare Design und minimale Abhängigkeiten von gym-multigrid machen es ideal für den Benchmarking neuer KI-Strategien.

NavGround Learning stellt ein umfassendes Werkzeugset für die Entwicklung und Benchmarking von Verstärkendem Lernen-Agenten bei Navigationsaufgaben bereit. Es unterstützt Multi-Agenten-Simulationen, Kollisionsmodellierung sowie anpassbare Sensoren und Aktuatoren. Benutzer können aus vorgefertigten Policy-Vorlagen wählen oder eigene Architekturen implementieren, mit modernen RL-Algorithmen trainieren und Leistungsmetriken visualisieren. Die Integration mit OpenAI Gym und Stable Baselines3 vereinfacht das Experimentiormanagement, während integrierte Logging- und Visualisierungstools eine tiefgehende Analyse des Agentenverhaltens und der Trainingsdynamik ermöglichen.