RL Collision Avoidance는 다중 로봇 충돌 회피 정책을 개발, 훈련, 배포하기 위한 전체 파이프라인을 제공합니다. 강화 학습 알고리즘을 통해 충돌 없는 탐색을 학습하는 Gym 호환 시뮬레이션 시나리오 세트가 있으며, 환경 파라미터를 사용자 정의하고 GPU 가속을 활용하여 더 빠른 훈련이 가능하며, 학습된 정책을 내보낼 수 있습니다. 또한 ROS와 통합되어 실 환경 테스트가 가능하며, 즉시 평가할 수 있는 사전 학습된 모델도 지원하고, 에이전트의 궤적 및 성능 지표 시각화 도구를 제공합니다.

CASA는 Robot Operating System(ROS) 생태계 위에 구축된 모듈형 플러그 앤 플레이 자율성 프레임워크로 설계되었습니다. 각 로봇은 로컬 플래너와 행동 트리 노드를 실행하며, 공유 블랙보드에 세계 상태를 게시하여 분산된 아키텍처를 특징으로 합니다. 작업 할당은 로봇 능력과 가용성에 따라 미션을 할당하는 옥션 기반 알고리즘으로 처리됩니다. 통신 계층은 표준 ROS 메시지를 멀티로봇 네트워크를 통해 사용하여 에이전트들을 동기화합니다. 개발자는 미션 파라미터를 사용자 맞춤형으로 설정하고, 센서 드라이버를 통합하며, 행동 라이브러리를 확장할 수 있습니다. CASA는 시나리오 시뮬레이션, 실시간 모니터링 및 로깅 도구를 지원합니다. 확장 가능한 설계로 연구팀은 새로운 조정 알고리즘을 실험하고 무인 지상 차량부터 공중 드론까지 다양한 로봇 플랫폼에 원활하게 배포할 수 있습니다.

F1Tenth Two-Agent Simulator는 ROS와 Gazebo 기반으로 구축된 특수한 시뮬레이션 프레임워크로, 사용자 지정 트랙에서 경쟁 또는 협력하는 두 대의 1/10 스케일 자율 차량을 에뮬레이션합니다. 현실적인 타이어 모델 물리, 센서 에뮬레이션, 충돌 감지, 데이터 로깅을 지원하며, 사용자는 자신만의 계획 및 제어 알고리즘을 연결하고, 에이전트 파라미터를 조정하며, 성능, 안전성 및 협력 전략을 평가하는 대전 시나리오를 실행할 수 있습니다.

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.