Le système de collecte autonome des déchets multi-agent est une plateforme basée sur la recherche qui utilise l'apprentissage par renforcement multi-agent pour entraîner des robots de collecte des déchets individuels à collaborer dans la planification des itinéraires. Les agents apprennent à éviter la couverture redondante, à minimiser la distance de déplacement et à répondre aux motifs de génération de déchets dynamiques. Construit en Python, le système intègre un environnement de simulation pour tester et affiner les politiques avant déploiement réel. Les utilisateurs peuvent configurer des cartes, des points de dépôt de déchets, des capteurs d'agents et des structures de récompenses pour adapter le comportement à des zones urbaines ou contraintes opérationnelles spécifiques.

Le système de recherche et de sauvetage basé sur plusieurs agents dans ROS est un cadre robotique qui utilise ROS pour déployer plusieurs agents autonomes afin d’effectuer des opérations coordonnées de recherche et de sauvetage. Chaque agent utilise des capteurs à bord et des sujets ROS pour la cartographie en temps réel, l’évitement des obstacles et la détection de cibles. Un coordinateur central assigne de manière dynamique les tâches en fonction du statut des agents et des retours du environnement. Le système peut fonctionner dans Gazebo ou sur des robots réels, permettant aux chercheurs et développeurs de tester et d’affiner la coopération multi-robots, les protocoles de communication et la planification adaptative des missions dans des conditions réalistes.