Le projet Multi Agent Robotic System offre une plateforme modulaire basée sur Python pour développer, simuler et déployer des équipes robotiques coopératives. Il implémente principalement des stratégies de contrôle décentralisé permettant aux robots de partager des informations d'état et de répartir collaborativement les tâches sans coordinateur central. Le système comprend des modules intégrés pour la planification de trajectoires, la prévention des collisions, la cartographie de l'environnement et la planification dynamique des tâches. Les développeurs peuvent intégrer de nouveaux algorithmes en étendant les interfaces fournies, ajuster les protocoles de communication via des fichiers de configuration et visualiser les interactions entre robots dans des environnements simulés. Compatible avec ROS, il supporte la transition transparente de la simulation au matériel réel. Ce cadre accélère la recherche en fournissant des composants réutilisables pour le comportement en essaim, l'exploration collaborative et les expériences d'automatisation d'entrepôt.

Le kit d'IA OpenCV (OAK) est une plateforme innovante conçue pour les applications d'IA spatiale. Elle intègre des fonctionnalités avancées telles que la détection d'objets en temps réel, la détection de profondeur et le suivi visuel, permettant aux modèles d'IA de mieux comprendre et interagir avec leur environnement. Cette solution accélérée par le matériel comprend un puissant système de caméras qui supporte les capacités d'apprentissage automatique, permettant une large gamme d'applications, de la robotique à la surveillance intelligente et au-delà.

Le capteur de vision V5 est un outil à la pointe de la technologie conçu pour les applications robotiques, capable de détecter simultanément jusqu'à sept couleurs distinctes. Il dispose d'algorithmes avancés pour analyser les objets, ce qui permet aux robots d'exécuter des tâches complexes de suivi et de planification d'itinéraire. Avec le Wi-Fi intégré, le capteur s'intègre parfaitement aux smartphones et aux tablettes, permettant aux utilisateurs de configurer des signatures de couleur et d'analyser des flux vidéo en direct. Cette technologie ouvre de nouvelles possibilités pour les environnements éducatifs et les compétitions, rendant la robotique plus interactive et engageante.