ePH-MAPF fornece um pipeline eficiente para calcular rotas sem colisão para dezenas a centenas de agentes em mapas baseados em grade. Utiliza heurísticas priorizadas, técnicas de busca incremental e métricas de custo personalizáveis (Manhattan, Euclidiana) para equilibrar velocidade e qualidade da solução. Usuários podem escolher entre diferentes funções heurísticas, integrar a biblioteca a sistemas de robótica baseados em Python e testar o desempenho em cenários padrão de MAPF. A base de código é modular e bem documentada, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores a extendam para obstáculos dinâmicos ou ambientes especializados.

Mapless AI é projetado para oferecer experiências de navegação personalizadas por meio de algoritmos avançados de IA. Ele analisa dados em tempo real para fornecer rotas atualizadas e informações contextuais, ajudando os usuários a navegar de forma mais eficaz em vários ambientes. A plataforma otimiza os planos de viagem considerando as condições do tráfego, as preferências dos usuários e as especificidades do destino, melhorando assim a eficiência geral da viagem e a satisfação do usuário.

O projeto Sistema de Robótica Multiagente oferece uma plataforma modular baseada em Python para desenvolver, simular e implantar equipes robóticas colaborativas. No seu núcleo, implementa estratégias de controle descentralizado, permitindo que os robôs compartilhem informações de estado e aloque tarefas colaborativamente, sem um coordenador central. O sistema inclui módulos integrados para planejamento de rotas, evitar colisões, mapeamento de ambientes e agendamento dinâmico de tarefas. Os desenvolvedores podem integrar novos algoritmos estendendo as interfaces fornecidas, ajustar protocolos de comunicação via arquivos de configuração e visualizar interações dos robôs em ambientes simulados. Compatível com ROS, suporta transições suaves do modo de simulação para implantações em hardware real. Essa estrutura acelera a pesquisa ao fornecer componentes reutilizáveis para comportamentos de enxame, exploração colaborativa e experimentos de automação de armazéns.

NavGround é uma estrutura de navegação abrangente alimentada por IA que oferece planejamento de movimento reativo, evasão de obstáculos e geração de trajetórias para robôs diferenciais e holonômicos em ambientes 2D. Integra representações de mapas dinâmicos e fusão de sensores para detectar obstáculos estáticos e móveis, aplicando métodos de obstáculo de velocidade para calcular velocidades livres de colisões, aderindo à cinemática e dinâmica do robô. A biblioteca leve em C++, oferece uma API modular com suporte a ROS, permitindo integração perfeita com sistemas SLAM, planejadores de caminho e ciclos de controle. O desempenho em tempo real e a adaptabilidade sob demanda tornam-no adequado para robôs de serviço, veículos autônomos e protótipos de pesquisa que operam em cenários congestionados ou dinâmicos. A arquitetura personalizável e extensível do framework facilita experimentações rápidas e otimizações do comportamento de navegação.