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。

Multiagent_systemは、多エージェント環境の構築と管理のための包括的なツールキットを提供します。ユーザーはカスタムシミュレーションシナリオを定義し、エージェントの行動を指定し、DQN、PPO、MADDPGなどの事前実装されたアルゴリズムを利用できます。このフレームワークは同期式と非同期式の訓練をサポートし、エージェントは同時にまたは交代で相互作用します。組み込みの通信モジュールは、協力戦略のためのメッセージパッシングを促進します。YAMLファイルを通じて実験の構成が簡素化され、結果は自動的にCSVまたはTensorBoardに記録されます。視覚化スクリプトは、エージェントの軌跡、報酬の推移、通信パターンの解釈に役立ちます。研究と生産のワークフローに設計されており、Single-machineのプロトタイプからGPUクラスター上の分散トレーニングまでシームレスにスケールします。