ROS 기반 다중 에이전트 수색 및 구조 시스템은 ROS를 활용하여 여러 자율 에이전트를 배포하여 조정된 수색 및 구조 작업을 수행하는 로봇 공학 프레임워크입니다. 각 에이전트는 온보드 센서와 ROS 토픽을 이용하여 실시간 맵핑, 장애물 회피, 목표 탐지를 수행합니다. 중앙 조정자는 에이전트 상태와 환경 피드백에 따라 동적으로 작업을 할당합니다. 이 시스템은 Gazebo 또는 실제 로봇에서 실행 가능하며, 연구원과 개발자가 다중 로봇 협력, 통신 프로토콜 및 적응형 미션 계획을 현실 조건에서 테스트하고 개선할 수 있습니다.

AutoDRIVE Cooperative MARL은 자율주행 임무를 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습(MARL) 정책을 훈련시키고 배포하기 위해 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 교차로, 고속도로 플레토닝, 병합과 같은 교통 시나리오를 모델링 하기 위해 현실감 있는 시뮬레이터와 통합됩니다. 이 프레임워크는 중앙집중식 훈련과 분산형 실행을 구현하여 차량들이 공유된 정책을 학습하여 교통 효율성과 안전성을 극대화할 수 있도록 합니다. 사용자들은 환경 파라미터를 설정하고, 기본 MARL 알고리즘을 선택하며, 훈련 진행 상황을 시각화하고, 에이전트 협조 성과를 벤치마킹할 수 있습니다.