NavGround est un cadre de navigation complet piloté par l'IA qui fournit une planification de mouvement réactive, une évitement d'obstacles et une génération de trajectoires pour des robots à conduite différentielle et holonomiques en environnements 2D. Il intègre des représentations de cartes dynamiques et la fusion de capteurs pour détecter des obstacles statiques et mobiles, en appliquant des méthodes d'obstacles de vitesse pour calculer des vitesses sans collision respectant la cinématique et la dynamique du robot. La bibliothèque C++ légère offre une API modulaire avec support ROS, permettant une intégration transparente avec des systèmes SLAM, des planificateurs de trajectoires et des boucles de contrôle. La performance en temps réel et l'adaptabilité en ligne font de NavGround un outil adapté aux robots de service, véhicules autonomes et prototypes de recherche opérant dans des scénarios encombrés ou dynamiques. La structure de l'architecture extensible et les fonctions de coût personnalisables facilitent l'expérimentation rapide et l'optimisation des comportements de navigation.

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.