このプロジェクトは、協調ロボットチームを開発、シミュレーション、および展開するためのモジュール式Pythonプラットフォームを提供します。中心的な仕組みは、分散制御戦略を実装し、ロボットが状態情報を共有し、中央の調整者なしに共同でタスクを割り当てられるようにします。システムには、経路計画、衝突回避、環境マッピング、および動的タスクスケジューリングのための内蔵モジュールがあります。開発者は提供されるインターフェースを拡張して新たなアルゴリズムを統合し、設定ファイルを通じて通信プロトコルを調整し、シミュレーション環境でロボットの動作を可視化できます。ROSと互換性があり、シミュレーションから実ハードウェアへのシームレスな移行をサポートします。このフレームワークは、群制御、協調探索、倉庫自動化実験のための再利用可能なコンポーネントを提供し、研究を加速させます。

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。

CASAは、Robot Operating System（ROS）エコシステム上に構築されたモジュール式でプラグアンドプレイ可能な自律性フレームワークとして設計されています。各ロボットがローカルプランナーとビヘイビアツリーノードを動かし、共有のブラックボードに世界状態を公開する、分散型アーキテクチャを特徴とします。タスク割り当ては、ロボットの能力と利用可能性に基づいてミッションを割り当てるオークション方式のアルゴリズムによって処理されます。通信層は、マルチロボットネットワーク上の標準ROSメッセージを使用し、エージェント間を同期します。開発者はミッションパラメータのカスタマイズ、センサードライバの統合、ビヘイビアライブラリの拡張が可能です。CASAは、シナリオシミュレーション、リアルタイム監視、ロギングツールをサポートします。その拡張性により、研究チームは新しい協調アルゴリズムを試験し、無人地上車両や空中ドローンを含む多様なロボットプラットフォームへのシームレスな展開を実現します。

ダッキータウンは、低コストのハードウェア、オープンソースのソフトウェア、およびAIと自律性を学ぶためのスケーラブルなエコシステムを組み合わせています。教育目的で設計されており、個別学習キットから包括的な教室パッケージまでのすべてを提供します。その主要製品、ダッキーボットは、小型のモジュラー型ロボットであり、ミニチュアの都市風景の中でインタラクションを行い、現実世界のシナリオを反映します。この実践的なアプローチは、ロボティクスの学習を楽しいだけでなく、深い洞察も提供します。

マルチエージェント検査シミュレーションは、Unity 3D環境内で複数の自律エージェントを協力して検査タスクを実行するための包括的なフレームワークを提供します。これには、検査ターゲット、調整可能な報酬関数、エージェントの動作パラメータを備えたシーンとの連携機能が含まれます。研究者は、Python APIを利用してカスタム環境のスクリプト作成、エージェント数の定義、訓練カリキュラムの設定が可能です。さらに、並列訓練セッション、TensorBoardによるログ記録、レイキャスト、カメラ映像、位置情報を含むカスタマイズ可能な観測機能もサポートしています。ハイパーパラメータや環境の複雑さを調整することで、カバレッジ、効率性、協調性のメトリクス上で強化学習アルゴリズムのベンチマーキングが可能です。オープンソースのコードベースは、ロボット工学の試作、協調AIの研究、多エージェントシステムの教育デモンストレーションへの拡張を促進します。

NavGroundは、2D環境において差動駆動およびホロノミックロボット向けに反応型の動作計画、障害物回避、軌道生成を提供する包括的なAI駆動ナビゲーションフレームワークです。ダイナミックマップ表現とセンサー融合を統合し、静的および動的な障害物を検出し、速度障害物法を適用してロボットの運動学およびダイナミクスに従った衝突しない速度を計算します。軽量なC++ライブラリはモジュール式APIとROSサポートを提供し、SLAMシステム、パスプランナー、制御ループとのシームレスな統合を可能にします。リアルタイム性能とオンザフライの適応性により、サービスロボット、自律走行車、研究プロトタイプに適しています。フレームワークのカスタマイズ可能なコスト関数と拡張可能なアーキテクチャは、ナビゲーション動作の迅速な実験と最適化を支援します。