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.

El entorno de drones multiagente es un paquete de Python que ofrece una simulación multiagente configurable para enjambres de UAV, basado en OpenAI Gym y PyBullet. Los usuarios definen múltiples agentes drones con modelos cinemáticos y dinámicos para explorar tareas cooperativas como vuelo en formación, seguimiento de objetivos y evitación de obstáculos. El entorno soporta configuración modular de tareas, detección de colisiones realista y emulación de sensores, además de permitir funciones de recompensa y políticas descentralizadas personalizadas. Los desarrolladores pueden integrar sus propios algoritmos de aprendizaje por refuerzo, evaluar el rendimiento bajo diferentes escenarios y visualizar en tiempo real las trayectorias y métricas de los agentes. Su diseño de código abierto fomenta las contribuciones comunitarias, siendo ideal para investigación, enseñanza y prototipado avanzado de soluciones de control multiagente.