SelfDrivingCarSimulator es un marco Python liviano basado en Pygame que ofrece un entorno de conducción 2D para entrenar agentes de vehículos autónomos usando aprendizaje por refuerzo. Soporta diseños de pistas personalizables, modelos de sensores configurables (como LiDAR y cámaras), visualización en tiempo real y registro de datos para análisis de rendimiento. Los desarrolladores pueden integrar sus algoritmos RL, ajustar parámetros físicos y monitorear métricas como velocidad, tasa de colisiones y funciones de recompensa para avanzar rápidamente en proyectos de investigación y educación en conducción autónoma.

FMAS (Sistema Multiagente Flexible) es una biblioteca de código abierto en Python para construir, ejecutar y visualizar simulaciones multiagente. Puede definir agentes con lógica de decisión personalizada, configurar un modelo de entorno, establecer canales de mensajería para comunicación y ejecutar simulaciones escalables. FMAS ofrece ganchos para monitorear el estado del agente, depurar interacciones y exportar resultados. Su arquitectura modular soporta plugins para visualización, recopilación de métricas e integración con fuentes de datos externas, lo que lo hace ideal para investigación, educación y prototipos del mundo real de sistemas autónomos.