RL Collision Avoidance offre une pipeline complète pour développer, former et déployer des politiques d’évitement de collision multi-robots. Il propose une série de scénarios de simulation compatibles Gym où les agents apprennent une navigation sans collision à l’aide d’algorithmes d'apprentissage par renforcement. Les utilisateurs peuvent personnaliser les paramètres de l’environnement, exploiter l’accélération GPU pour un entraînement plus rapide et exporter les politiques apprises. Le cadre intègre également ROS pour des tests sur le terrain, supporte des modèles pré-entraînés pour une évaluation immédiate et propose des outils pour visualiser les trajectoires des agents et les métriques de performance.

Multiagent_system offre une boîte à outils complète pour construire et gérer des environnements multi-agents. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios de simulation personnalisés, spécifier les comportements des agents, et utiliser des algorithmes pré-implémentés tels que DQN, PPO et MADDPG. Le framework supporte un entraînement synchrone et asynchrone, permettant aux agents d'interagir simultanément ou en mode tour par tour. Les modules de communication intégrés facilitent l'échange de messages entre agents pour des stratégies coopératives. La configuration des expériences est simplifiée via des fichiers YAML, et les résultats sont automatiquement enregistrés au format CSV ou dans TensorBoard. Les scripts de visualisation aident à interpréter les trajectoires des agents, l'évolution des récompenses et les patterns de communication. Conçu pour la recherche et la production, Multiagent_system évolue sans effort de prototypes sur machine unique à un entraînement distribué sur des clusters GPU.