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.

DeepMind MAS Environment는 다중 에이전트 강화 학습 작업을 구축하고 시뮬레이션할 수 있는 표준 인터페이스를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 에이전트 수를 구성하고, 관측 및 행동 공간을 정의하며, 보상 구조를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 에이전트 간 통신 채널, 성능 로깅, 렌더링 기능을 지원합니다. 연구원은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 RL 라이브러리와 원활하게 통합하여 새 알고리즘 벤치마킹, 통신 프로토콜 테스트, 이산 및 연속 제어 도메인 분석이 가능합니다.