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。

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。

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。