RL Collision Avoidance fornece um pipeline completo para desenvolver, treinar e implantar políticas de prevenção de colisões para múltiplos robôs. Oferece um conjunto de cenários de simulação compatíveis com Gym onde agentes aprendem navegação sem colisões usando algoritmos de reforço. Os usuários podem personalizar parâmetros do ambiente, usar aceleração por GPU para treinamento mais rápido e exportar políticas aprendidas. A estrutura também integra com ROS para testes reais, suporta modelos pré-treinados para avaliação imediata e dispõe de ferramentas para visualizar trajetórias de agentes e métricas de desempenho.

CASA é projetada como uma estrutura de autonomia modular, plug-and-play, construída no ecossistema Robot Operating System (ROS). Ela apresenta uma arquitetura descentralizada onde cada robô executa planejadores locais e nós de árvores de comportamento, publicando em um quadro-negro compartilhado para atualizações do estado do mundo. A alocação de tarefas é gerenciada por algoritmos baseados em leilões que atribuem missões com base nas capacidades e disponibilidade do robô. A camada de comunicação usa mensagens padrão ROS sobre redes multirobot para sincronizar os agentes. Desenvolvedores podem personalizar parâmetros de missão, integrar controladores de sensores e estender bibliotecas de comportamento. CASA suporta simulação de cenários, monitoramento em tempo real e ferramentas de registro. Seu design extensível permite que equipes de pesquisa experimentem com algoritmos de coordenação inovadores e implantem facilmente em diversas plataformas robóticas, de veículos terrestres não tripulados a drones aéreos.

O simulador de dois agentes F1Tenth é uma estrutura de simulação especializada construída sobre ROS e Gazebo para emular dois veículos autônomos em escala 1/10 competindo ou cooperando em pistas personalizadas. Suporta física realista de modelos de pneus, emulação de sensores, detecção de colisões e registro de dados. Os usuários podem integrar seus próprios algoritmos de planejamento e controle, ajustar parâmetros dos agentes e executar cenários um contra um para avaliar desempenho, segurança e estratégias de coordenação em condições controladas.