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.

Aurora Innovation se especializa en crear tecnología de IA de vanguardia para vehículos autónomos. Sus sistemas aprovechan el aprendizaje profundo y la robótica para mejorar la percepción, la planificación y el control, permitiendo a los coches navegar de manera segura y eficiente en diversas condiciones. El software de Aurora se integra con plataformas de vehículos existentes, ofreciendo a los fabricantes una ruta fiable hacia la autonomía mientras se enfocan en pruebas del mundo real y seguridad.