マルチエージェント自律廃棄物収集システムは、個別の廃棄物収集ロボットが協力してルート計画を行えるよう訓練するための研究主導のプラットフォームです。エージェントは冗長なカバレッジを回避し、移動距離を最小化し、動的な廃棄物生成パターンに対応することを学習します。Pythonで構築され、ポリシーのテストと洗練のためのシミュレーション環境を統合しています。ユーザーは地図のレイアウト、廃棄物投棄ポイント、エージェントのセンサー、報酬構造を設定して、特定の都市エリアや運用制約に合わせた動作に調整できます。

ROSに基づくマルチエージェント捜索救出システムは、ROSを利用して複数の自律エージェントを展開し、協調した捜索と救出を行うロボティクスフレームワークです。各エージェントは搭載センサーとROSトピックを使用し、リアルタイムのマッピング、障害物回避、ターゲット検出を行います。中央コーディネーターがエージェントの状況や環境のフィードバックに基づいてタスクを動的に割り当てます。このシステムはGazeboまたは実機ロボットで動作し、研究者や開発者がマルチロボット協調、通信プロトコル、適応的ミッション計画を現実的な条件下でテスト・改善できます。