멀티 에이전트 검사 시뮬레이션은 Unity 3D 환경 내에서 여러 자율 에이전트가 협력하여 검사 작업을 수행할 수 있도록 하는 포괄적 프레임워크를 제공합니다. 이 환경은 검사 대상, 조절 가능한 보상 함수, 에이전트 행동 매개변수와 함께 Unity ML-Agents와 통합됩니다. 연구자는 Python API를 통해 맞춤 환경 스크립트 작성, 에이전트 수 정의, 훈련 커리큘럼 설정이 가능하며, 병렬 훈련 세션, TensorBoard 로그 기록, 레이캐스트, 카메라 피드, 위치 데이터 등 맞춤 관측 기능도 지원합니다. 하이퍼파라미터와 환경 복잡도를 조절하여 커버리지, 효율성, 협력 지표에 대한 강화 학습 알고리즘의 벤치마킹도 가능합니다. 오픈소스 코드는 로봇 프로토타이핑, 협력 AI 연구, 다중 에이전트 시스템의 교육용 데모 확장에 적합합니다.

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.