Stemrobo est conçu pour promouvoir l'éducation STEM à travers une approche pratique, permettant aux étudiants et aux éducateurs de créer, programmer et contrôler des robots. Il offre une interface conviviale qui guide les utilisateurs à travers divers projets, fournissant des ressources et un soutien pour favoriser l'apprentissage dans les domaines des sciences, de la technologie, de l'ingénierie et des mathématiques. Avec des fonctionnalités telles que l'assistance à la programmation, la simulation de robotique et l'interaction en temps réel, Stemrobo rend les concepts complexes accessibles aux apprenants de tous âges.

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.

VMAS est une boîte à outils complète pour construire et entraîner des systèmes multi-agents utilisant l'apprentissage par renforcement profond. Il supporte la simulation parallèle sur GPU de centaines d'instances d'environnement, permettant une collecte de données à haut débit et un entraînement évolutif. VMAS inclut des implémentations des algorithmes MARL populaires tels que PPO, MADDPG, QMIX et COMA, avec des interfaces modulaires pour la politique et l'environnement pour une prototypage rapide. Le cadre facilite la formation centralisée avec exécution décentralisée (CTDE), propose une personnalisation du façonnage des récompenses, des espaces d'observation et des hooks de rappel pour la journalisation et la visualisation. Avec sa conception modulaire, VMAS s'intègre parfaitement avec les modèles PyTorch et les environnements externes, ce qui en fait un choix idéal pour la recherche dans les tâches coopératives, compétitives et à motivations mixtes en robotique, gestion du trafic, allocation des ressources et scénarios d'IA de jeux.

Addoobot offre une plate-forme robuste où les utilisateurs peuvent explorer, comparer et apprendre sur divers robots et outils d'IA du monde entier. Avec un accent sur l'accessibilité et la large utilité, Addoobot aide les professionnels, les universitaires, les chercheurs et les passionnés à rester en contact avec les dernières avancées en robotique et en IA. Des robots industriels aux robots de consommation, des outils éducatifs aux robots de divertissement, Addoobot fournit un portail pour comprendre et tirer parti de la puissance de la robotique et de l'intelligence artificielle.

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.

Embedded BDI fournit un moteur complet pour le cycle de vie BDI : il modélise les croyances d'un agent sur son environnement, gère l'évolution des désirs ou objectifs, choisit des intentions dans une bibliothèque de plans, et exécute des comportements en temps réel. Le cadre comprend des modules pour le stockage de la base de croyances, la définition de la bibliothèque de plans, le déclenchement d'événements et le contrôle de la concurrence, spécialement conçu pour les microcontrôleurs à mémoire limitée. Avec une API simple, les développeurs peuvent annoter les croyances, spécifier des désirs et implémenter des plans dans le code. Son ordonnanceur gère l'exécution prioritaire des intentions et s'intègre avec les interfaces matérielles pour capteurs, actionneurs et communication réseau, ce qui le rend idéal pour les appareils IoT autonomes, robots mobiles et contrôleurs industriels.

VacuumWorld est une plateforme de simulation open-source conçue pour faciliter le développement et l'évaluation d'algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agents. Elle fournit des environnements basés sur une grille où des agents aspirateurs virtuels opèrent pour détecter et éliminer la saleté dans différents agencements personnalisables. Les utilisateurs peuvent ajuster des paramètres tels que la taille de la grille, la distribution de la saleté, le bruit de mouvement stochastique et les structures de récompense pour modéliser divers scénarios. Le cadre inclut un support intégré pour les protocoles de communication entre agents, des tableaux de visualisation en temps réel et des utilitaires de journalisation pour le suivi des performances. Avec des API Python simples, les chercheurs peuvent rapidement intégrer leurs algorithmes RL, comparer des stratégies coopératives ou compétitives, et réaliser des expériences reproductibles, rendant VacuumWorld idéal pour la recherche académique et l'enseignement.