L'environnement multi-agent pour drones est un package Python proposant une simulation multi-agent configurable pour les nuées de UAV, basé sur OpenAI Gym et PyBullet. Les utilisateurs définissent plusieurs agents drones avec des modèles cinématiques et dynamiques pour explorer des tâches coopératives telles que le vol en formation, le suivi de cibles et l’évitement d’obstacles. L’environnement supporte la configuration modulaire des tâches, une détection de collision réaliste et l’émulation des capteurs, tout en permettant des fonctions de récompense personnalisées et des politiques décentralisées. Les développeurs peuvent intégrer leurs propres algorithmes d'apprentissage par renforcement, évaluer les performances sous divers scénarios et visualiser en temps réel les trajectoires et métriques des agents. Son design open-source encourage la contribution communautaire, le rendant idéal pour la recherche, l'enseignement et le prototypage de solutions avancées de contrôle multi-agent.

NavGround Learning fournit une boîte à outils complète pour le développement et la benchmarking d'agents d'apprentissage par renforcement dans les tâches de navigation. Elle supporte la simulation multi-agent, la modélisation des collisions ainsi que des capteurs et actionneurs personnalisables. Les utilisateurs peuvent choisir parmi des modèles de politiques prédéfinis ou implémenter leurs propres architectures, s'entraîner avec des algorithmes RL de pointe et visualiser les métriques de performance. Son intégration avec OpenAI Gym et Stable Baselines3 facilite la gestion des expériences, tandis que ses outils de journalisation et de visualisation intégrés permettent une analyse approfondie du comportement des agents et de la dynamique d'apprentissage.

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.

OpenMAS est conçu pour faciliter le développement et l'évaluation d'agents d'IA décentralisés et de stratégies de coordination multi-agents. Il dispose d'une architecture modulaire permettant aux utilisateurs de définir des comportements d'agents personnalisés, des modèles d'environnement dynamiques et des protocoles de messagerie inter-agents. Le cadre prend en charge la simulation basée sur la physique, l'exécution événementielle et l'intégration de plugins pour les algorithmes d'IA. Les utilisateurs peuvent configurer des scénarios via YAML ou Python, visualiser les interactions des agents et collecter des métriques de performance via des outils d'analyse intégrés. OpenMAS rationalise la prototypage dans des domaines tels que l'intelligence en essaim, la robotique coopérative et la prise de décision distribuée.