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.

Aurora Innovation se spécialise dans la création de technologies d'IA à la pointe pour les véhicules autonomes. Leurs systèmes exploitent l'apprentissage profond et la robotique pour améliorer la perception, la planification et le contrôle, permettant aux voitures de naviguer en toute sécurité et efficacement dans diverses conditions. Le logiciel d'Aurora s'intègre aux plateformes de véhicules existantes, offrant aux fabricants une voie fiable vers l'autonomie tout en se concentrant sur les tests du monde réel et la sécurité.

Autoware est une plateforme logicielle open source à la pointe de la technologie conçue pour les fonctions de véhicule autonome. Elle intègre diverses capacités telles que la perception, la localisation, la planification et le contrôle, répondant ainsi aux besoins des développeurs et des chercheurs. Avec Autoware, les utilisateurs peuvent créer des applications de conduite autonome sophistiquées, accédant à un large éventail d'outils et de modules logiciels préconfigurés, facilitant le test et le déploiement rapides dans des environnements réels.