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。

Aurora Innovationは、自動運転車両のための最先端のAI技術の開発に特化しています。彼らのシステムは、深層学習とロボティクスを活用して知覚、計画、制御を強化し、様々な条件下で安全かつ効率的に車両がナビゲートできるようにします。Auroraのソフトウェアは既存の車両プラットフォームと統合され、メーカーに信頼できる自律性への道を提供し、実際のテストと安全性に焦点を当てています。

Autowareは、自律車両機能のために設計された最先端のオープンソースソフトウェアプラットフォームです。認識、位置特定、計画、制御などのさまざまな機能を統合し、開発者や研究者のニーズに応えています。Autowareを利用することで、ユーザーは高度な自動運転アプリケーションを作成し、広範なツールと事前設定されたソフトウェアモジュールにアクセスすることで、現実の環境での迅速なテストと展開を実現できます。