ePH-MAPF fournit un pipeline efficace pour calculer des chemins sans collision pour des dizaines à des centaines d'agents sur des cartes basées sur une grille. Il utilise des heuristiques prioritaires, des techniques de recherche incrémentielle et des métriques de coût personnalisables (Manhattan, Euclidéenne) pour équilibrer rapidité et qualité de la solution. Les utilisateurs peuvent choisir parmi différentes fonctions heuristiques, intégrer la bibliothèque dans des systèmes robotiques Python, et benchmarker la performance sur des scénarios MAPF standards. Le code est modulaire et bien documenté, permettant aux chercheurs et développeurs de l’étendre pour des obstacles dynamiques ou des environnements spécialisés.

Mapless AI est conçu pour offrir des expériences de navigation personnalisées grâce à des algorithmes avancés d'IA. Il analyse les données en temps réel pour fournir des itinéraires mis à jour et des informations contextuelles, aidant les utilisateurs à naviguer plus efficacement dans divers environnements. La plateforme optimise les plans de voyage en tenant compte des conditions de circulation, des préférences des utilisateurs et des spécificités de la destination, améliorant ainsi l'efficacité globale des voyages et la satisfaction des utilisateurs.

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.

Planify est conçu pour simplifier la planification de voyages en créant des itinéraires personnalisés adaptés à vos préférences et à vos contraintes de temps. Que vous planifiez une escapade de fin de semaine ou une aventure de plusieurs semaines, les utilisateurs peuvent saisir leur destination et la durée de leur séjour pour recevoir des plans détaillés, heure par heure. L'application prend en compte les principales attractions, les trésors cachés et les meilleurs restaurants locaux. Elle optimise les itinéraires et les horaires pour maximiser votre expérience à destination tout en vous permettant un contrôle total sur l'itinéraire avec des activités ajustables.

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.