SelfDrivingCarSimulator는 Pygame 위에 구축된 경량의 Python 프레임워크로, 강화 학습을 통한 자율 차량 에이전트 훈련을 위한 2D 주행 환경을 제공합니다. 맞춤형 트랙 레이아웃, 구성 가능한 센서 모델(예: LiDAR 및 카메라 에뮬레이션), 실시간 시각화, 성능 분석을 위한 데이터 로깅을 지원합니다. 개발자는 RL 알고리즘을 통합하고, 물리 파라미터를 조절하며, 속도, 충돌률, 보상 기능과 같은 지표를 모니터링하여 자율 주행 연구 및 교육 프로젝트를 빠르게 반복할 수 있습니다.

BomberManAI는 고전 Bomberman 게임을 자율적으로 플레이하도록 설계된 AI 에이전트입니다. Python으로 개발되었으며, 실시간으로 맵 상태, 가능한 이동, 적 위치를 인지하는 환경과 인터페이스합니다. 핵심 알고리즘은 A* 경로 탐색, 도달 가능성 분석을 위한 너비 우선 탐색, 최적 폭탄 배치 및 회피 전략 결정을 위한 휴리스틱 평가 함수를 결합합니다. 이 에이전트는 역동적 장애물, 파워업, 다수의 적을 다양한 맵 레이아웃에서 처리하며, 사용자 정의 휴리스틱, 강화학습 모듈 또는 대체 결정 전략을 실험할 수 있는 모듈식 구조를 갖추고 있습니다. 게임 AI 연구자, 학생, 경쟁용 봇 개발자에게 적합하며, BomberManAI는 자율적인 게임 에이전트를 테스트하고 향상시키기 위한 유연한 프레임워크를 제공합니다.