RL Collision Avoidance proporciona una canalización completa para desarrollar, entrenar y desplegar políticas de evitación de colisiones multi-robot. Ofrece una serie de escenarios de simulación compatibles con Gym donde los agentes aprenden navegación sin colisiones mediante algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Los usuarios pueden personalizar parámetros del entorno, aprovechar la aceleración por GPU para entrenamientos más rápidos y exportar políticas aprendidas. El marco también se integra con ROS para pruebas en el mundo real, soporta modelos preentrenados para evaluación inmediata y cuenta con herramientas para visualizar trayectorias de agentes y métricas de rendimiento.

CASA está diseñada como un marco de autonomía modular, plug-and-play, basado en el ecosistema Robot Operating System (ROS). Presenta una arquitectura descentralizada donde cada robot ejecuta planificadores locales y nodos de árboles de comportamiento, publicando en una pizarra compartida para actualizaciones del estado del mundo. La asignación de tareas se gestiona mediante algoritmos de subasta que asignan misiones en función de las capacidades y disponibilidad del robot. La capa de comunicación usa mensajes ROS estándar en redes multi-robot para sincronizar los agentes. Los desarrolladores pueden personalizar parámetros de misión, integrar controladores de sensores y ampliar las bibliotecas de comportamiento. CASA soporta simulación de escenarios, monitoreo en tiempo real y herramientas de registro. Su diseño extensible permite a los equipos de investigación experimentar con nuevos algoritmos de coordinación y desplegar sin problemas en diversas plataformas robóticas, desde vehículos terrestres no tripulados hasta drones aéreos.

El simulador de dos agentes F1Tenth es un marco de simulación especializado construido sobre ROS y Gazebo para emular dos vehículos autónomos a escala 1/10 compitiendo o cooperando en pistas personalizadas. Soporta física realista del modelado de neumáticos, emulación de sensores, detección de colisiones y registro de datos. Los usuarios pueden integrar sus propios algoritmos de planificación y control, ajustar parámetros de los agentes y ejecutar escenarios uno contra uno para evaluar el rendimiento, la seguridad y las estrategias de coordinación en condiciones controladas.