RL Collision Avoidanceは、多ロボットの衝突回避ポリシーを開発、訓練、展開するための完全なパイプラインを提供します。エージェントが強化学習アルゴリズムを用いて衝突のないナビゲーションを学習できるGym互換のシミュレーションシナリオセットを備えています。環境パラメータをカスタマイズし、GPU加速で訓練速度を向上させ、学習済みポリシーをエクスポート可能です。さらにROSと統合して実世界でのテストが可能であり、即時評価用の事前訓練モデルもサポートし、エージェントの軌跡や性能指標を可視化するツールも備えています。