SelfDrivingCarSimulator est un framework Python léger basé sur Pygame qui offre un environnement de conduite 2D pour entraîner des agents de véhicules autonomes à l'aide de l'apprentissage par renforcement. Il supporte des tracés personnalisables, des modèles de capteurs configurables (comme LiDAR et caméra), une visualisation en temps réel et un enregistrement des données pour l'analyse des performances. Les développeurs peuvent intégrer leurs algorithmes RL, ajuster les paramètres physiques, et surveiller des métriques telles que la vitesse, le taux de collision et les fonctions de récompense pour faire évoluer rapidement leurs projets de recherche et éducatifs.

FMAS (Flexible Multi-Agent System) est une bibliothèque Python open-source pour construire, exécuter et visualiser des simulations multi-agents. Vous pouvez définir des agents avec une logique de décision personnalisée, configurer un modèle d'environnement, mettre en place des canaux de messagerie pour la communication et exécuter des simulations évolutives. FMAS fournit des hooks pour surveiller l'état des agents, déboguer les interactions et exporter les résultats. Son architecture modulaire supporte des plugins pour la visualisation, la collecte de métriques et l'intégration avec des sources de données externes, le rendant idéal pour la recherche, l'éducation et les prototypes réels de systèmes autonomes.