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.

Covariant fournit des solutions d'automatisation robotique de pointe alimentées par IA, adaptées aux secteurs de la logistique et des entrepôts. Leurs systèmes utilisent des modèles de base de robotique avancés pour gérer des tâches complexes avec une grande précision et flexibilité, réduisant la dépendance à la main-d'œuvre manuelle. En intégrant ces robots intelligents, les entreprises peuvent atteindre une automatisation sans faille, une précision améliorée et une efficacité opérationnelle. La technologie de Covariant est conçue pour s'adapter aux changements de SKU et d'articles, permettant des solutions d'automatisation évolutives et robustes qui évoluent avec les besoins de l'entreprise.

Gather AI exploite une technologie de drone de pointe et des algorithmes d'IA avancés pour automatiser la gestion d'inventaire des entrepôts. Leurs solutions utilisent des flottes de drones qui peuvent naviguer de manière autonome à travers les entrepôts, capturer des images détaillées de l'inventaire et traiter ces données à l'aide de l'apprentissage automatique. Cela facilite le suivi d'inventaire en temps réel, les comptages de stock précis et une utilisation efficiente de l'espace. Les entreprises bénéficient d'une productivité accrue, de coûts de main-d'œuvre réduits et de l'élimination des inexactitudes d'inventaire, ce qui booste finalement l'efficacité opérationnelle globale.