Cooperative Search Environmentは、離散格子空間と連続空間の両方で協力検索タスクに最適化された柔軟でgym互換のマルチエージェント強化学習環境を提供します。エージェントは部分観測の下で動作し、カスタマイズ可能な通信トポロジーに基づいて情報を共有できます。フレームワークは、探索と救助、動的ターゲット追跡、協調マッピングなどの事前定義されたシナリオをサポートし、カスタム環境や報酬構造を定義するためのAPIを備えています。Stable Baselines3やRay RLlibなどの人気RLライブラリとシームレスに統合され、性能分析用のロギングユーティリティやリアルタイム監視用のビジュアルツールも含まれます。研究者は、格子のサイズ、エージェントの数、センサー範囲、報酬共有メカニズムを調整して、協調戦略を評価し、新しいアルゴリズムを効果的にベンチマークできます。

RoboCup Rescue Agent Simulationは、複数のAI駆動エージェントが協力して被害者を探し救助する都市災害環境をモデル化したオープンソースフレームワークです。ナビゲーション、マッピング、通信、センサー統合のインターフェースを提供し、ユーザーはカスタムエージェント戦略のスクリプト化、バッチ実験の実行、エージェントのパフォーマンス指標の可視化が可能です。シナリオ設定、ロギング、結果分析をサポートし、多エージェントシステムと災害対応アルゴリズムの研究促進につなげます。