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.

NavGround es un marco de navegación integral impulsado por IA que proporciona planificación de movimiento reactiva, evitación de obstáculos y generación de trayectorias para robots diferenciales y holonómicos en entornos 2D. Integra representaciones dinámicas de mapas y fusión de sensores para detectar obstáculos estáticos y en movimiento, aplicando métodos de obstáculos de velocidad para calcular velocidades libres de colisiones que respetan la cinemática y dinámica del robot. La biblioteca ligera en C++ ofrece una API modular con soporte para ROS, permitiendo una integración fluida con sistemas SLAM, planificadores de rutas y bucles de control. El rendimiento en tiempo real y la capacidad de adaptación permiten que NavGround sea adecuado para robots de servicio, vehículos autónomos y prototipos de investigación en escenarios concurridos o dinámicos. La arquitectura extensible y las funciones de coste personalizables facilitan experimentos rápidos y optimización del comportamiento de navegación.

El sistema de IA de Waymo potencia sus vehículos autónomos utilizando una combinación de sensores, algoritmos avanzados y aprendizaje automático. La tecnología navega de manera autónoma por entornos urbanos complejos, evitando obstáculos y cumpliendo con las leyes de tránsito sin intervención humana. El objetivo de Waymo es crear carreteras más seguras y proporcionar opciones de transporte convenientes para todos. La plataforma utiliza datos en tiempo real de su flota para mejorar continuamente el rendimiento de conducción y la seguridad.

ePH-MAPF proporciona un flujo de trabajo eficiente para calcular rutas sin colisiones para decenas a centenas de agentes en mapas basados en cuadrícula. Utiliza heurísticas priorizadas, técnicas de búsqueda incremental y métricas de coste personalizables (Manhattan, Euclidiana) para equilibrar velocidad y calidad de la solución. Los usuarios pueden seleccionar diferentes funciones heurísticas, integrar la biblioteca en sistemas de robótica basados en Python, y evaluar el rendimiento en escenarios estándar de MAPF. El código es modular y bien documentado, permitiendo a investigadores y desarrolladores extenderlo para obstáculos dinámicos o entornos especializados.

El proyecto Sistema Robótico Multi-Agente ofrece una plataforma modular basada en Python para desarrollar, simular y desplegar equipos robóticos cooperativos. En su núcleo, implementa estrategias de control descentralizado, permitiendo que los robots compartan información de estado y asignen tareas de forma colaborativa sin un coordinador central. El sistema incluye módulos integrados para planificación de rutas, evitación de colisiones, mapeo de entornos y programación dinámica de tareas. Los desarrolladores pueden integrar nuevos algoritmos extendiendo las interfaces proporcionadas, ajustar los protocolos de comunicación mediante archivos de configuración y visualizar las interacciones de los robots en entornos simulados. Compatible con ROS, soporta transiciones sin problemas desde la simulación hasta despliegues en hardware real. Este marco acelera la investigación al proporcionar componentes reutilizables para comportamiento en enjambre, exploración colaborativa y experimentos de automatización en almacenes.