다중 에이전트 자율 폐기물 수집 시스템은 경로 계획에 협력하도록 개별 폐기물 로봇을 훈련시키는 연구 기반 플랫폼입니다. 에이전트는 중복 커버리지를 피하고, 이동 거리를 최소화하며, 동적 폐기물 생성 패턴에 대응하는 방법을 학습합니다. Python으로 구축되었으며, 정책을 테스트하고 개선하기 위한 시뮬레이션 환경을 통합합니다. 사용자들은 도시 지도, 폐기물 하차 지점, 에이전트 센서, 보상 구조를 구성하여 특정 도시 지역 또는 운영 제약 조건에 맞게 행동을 조정할 수 있습니다.

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.