멀티 에이전트 로봇 시스템 프로젝트는 협력 로봇 팀 개발, 시뮬레이션 및 배포를 위한 모듈형 파이썬 플랫폼을 제공합니다. 핵심적으로 분산 제어 전략을 구현하여 로봇이 상태 정보를 공유하고 중앙 조율자 없이 공동으로 작업을 할당할 수 있게 합니다. 경로 계획, 충돌 방지, 환경 매핑 및 동적 작업 스케줄링을 위한 내장 모듈을 포함하고 있습니다. 개발자는 제공된 인터페이스를 확장하여 새로운 알고리즘을 통합하고, 구성 파일을 통해 통신 프로토콜을 조정하며, 시뮬레이션 환경에서 로봇 상호 작용을 시각화할 수 있습니다. ROS와 호환되며, 시뮬레이션에서 실제 하드웨어 배포로의 원활한 전환을 지원합니다. 이 프레임워크는 군집 행동, 협력적 탐사 및 창고 자동화 실험을 위한 재사용 가능한 구성 요소를 제공하여 연구를 가속화합니다.

Covariant는 물류 및 창고 부문에 맞게 조정된 최첨단 AI 기반 로봇 자동화 솔루션을 제공합니다. 그들의 시스템은 복잡한 작업을 높은 정밀도와 유연성으로 처리하기 위해 고급 로보틱스 기본 모델을 사용하여 수작업 의존도를 줄입니다. 이러한 지능형 로봇을 통합함으로써 기업은 원활한 자동화, 정확성 향상 및 운영 효율성을 달성할 수 있습니다. Covariant의 기술은 SKU 및 품목의 변화에 적응하도록 설계되어 비즈니스의 요구에 맞춰 발전하는 확장 가능하고 강력한 자동화 솔루션을 제공합니다.

Gather AI는 최첨단 드론 기술과 고급 AI 알고리즘을 활용하여 창고 재고 관리를 자동화합니다. 이들의 솔루션은 창고에서 자율적으로 항해할 수 있는 드론 플릿을 이용하여 재고의 상세 이미지를 캡처하고 머신러닝을 사용하여 이 데이터를 처리합니다. 이것은 실시간 재고 추적, 정확한 재고 수치 및 효율적인 공간 활용을 촉진합니다. 기업은 향상된 생산성, 감소된 인건비 및 최소화된 재고 부정확성을 통해 궁극적으로 운영 효율성을 증가시킵니다.