SelfDrivingCarSimulatorは、Pygame上に構築された軽量のPythonフレームワークで、強化学習を用いた自律車両エージェントのための2D運転環境を提供します。カスタマイズ可能なコースレイアウト、LiDARやカメラエミュレーションなどのセンサーモデル、リアルタイムの視覚化、およびパフォーマンス分析のためのデータロギングをサポートします。開発者はRLアルゴリズムの統合、物理パラメータの調整、速度や衝突率、報酬関数の監視を行い、自動運転の研究や教育プロジェクトを迅速に反復できます。

FMAS（Flexible Multi-Agent System）は、オープンソースのPythonライブラリで、多エージェントシミュレーションの構築、実行、可視化を行うことができます。カスタムの意思決定ロジックを持つエージェントを定義し、環境モデルを設定し、通信チャネルを設置してスケーラブルなシミュレーションを実行できます。FMASはエージェントの状態監視、インタラクションのデバッグ、結果のエクスポートのためのフックを提供します。そのモジュール化されたアーキテクチャは、可視化、メトリクス収集、および外部データソースとの連携のためのプラグインをサポートし、研究、教育、そして自律システムの実用的なプロトタイプに最適です。