AI-агент для автомобилей с автоматической парковкой использует современные сенсоры и алгоритмы для помощи транспортным средствам в автоматической парковке. Обрабатывая данные о реальном времени из окружающей среды, ИИ может точно маневрировать автомобилем в парковочные места, будь то параллельная или перпендикулярная парковка. Эта технология снижает риск столкновений и повышает эффективность процесса парковки, способствуя инновациям в удобстве и безопасности для пользователей.

Многоагентная среда для дронов — это Python-пакет, предлагающий настраиваемую симуляцию для роев UAV, основанную на OpenAI Gym и PyBullet. Пользователи задают несколько агентов, моделирующих кинематические и динамические характеристики, для выполнения кооперативных задач, таких как ф formation flying , слежение за целью и обход препятствий. Среда поддерживает модульную настройку задач, реалистичное обнаружение столкновений и моделирование сенсоров, а также возможность создавать пользовательские функции награды и децентрализованные политики. Разработчики могут интегрировать собственные алгоритмы обучения с подкреплением, оценивать их эффективность в различных сценариях и визуализировать траектории и показатели работы агентов в реальном времени. Благодаря открытой архитектуре она стимулирует вклад сообщества, что делает её подходящей для исследований, обучения и прототипирования сложных систем управления множеством агентов.

NavGround — это комплексная система навигации на базе ИИ, которая обеспечивает реактивное планирование движений, избегание препятствий и создание траекторий для дифференциальных и холономных роботов в 2D-средах. Она объединяет динамические представления карт и датчики для обнаружения статических и движущихся препятствий, применяя методы препятствий на основе скоростей для вычисления скоростей без столкновений, учитывающих кинематику и динамику робота. Лёгкая C++ библиотека предлагает модульный API с поддержкой ROS, что обеспечивает беспрепятственную интеграцию с системами SLAM, планировщиками путей и управляющими циклами. Реальное время и возможность быстрого адаптирования делают NavGround подходящим для сервисных роботов, автономных транспортных средств и исследовательских прототипов, работающих в за crowded или динамических сценариях. Расширяемая архитектура и настраиваемые функции стоимости позволяют быстро экспериментировать и оптимизировать поведение навигации.

Искусственный интеллект Waymo обеспечивает работу его автономных автомобилей, используя комбинацию сенсоров, продвинутых алгоритмов и машинного обучения. Технология автономно передвигается по сложным городским средам, избегая препятствий и соблюдая правила дорожного движения без человеческого вмешательства. Цель Waymo — создать более безопасные дороги и предоставить удобные транспортные решения для всех. Платформа использует данные в реальном времени из своего флота, чтобы постоянно улучшать производительность вождения и безопасность.

AgentSimulation — это открытая библиотека Python, построенная на Pygame, для моделирования нескольких автономных агентов в 2D-среде. Она позволяет пользователям настраивать свойства агентов, поведения рулевого управления (поиск, бегство, блуждание), обнаружение столкновений, поиск пути и интерактивные правила. С поддержкой визуализации в реальном времени и модульной архитектурой она поддерживает быстрое прототипирование, учебные симуляции и небольшие исследования в области роевого интеллекта или взаимодействия нескольких агентов.

ePH-MAPF обеспечивает эффективный процесс вычисления путей без столкновений для десятков и сотен агентов на сеточных картах. Использует приоритетные эвристики, техники инкрементального поиска и настраиваемые метрики стоимости (Манхэттен, Евклид), чтобы сбалансировать скорость и качество решения. Пользователи могут выбрать разные эвристические функции, интегрировать библиотеку в системы на Python и тестировать производительность на стандартных сценариях MAPF. Код модульный и хорошо документирован, что позволяет исследователям и разработчикам расширять его для динамических препятствий или специализированных сред.

Проект Многоагентная робототехническая система предлагает модульную платформу на Python для разработки, моделирования и развертывания совместных робототехнических команд. В основе лежит реализация децентрализованных стратегий управления, позволяющих роботам делиться информацией о состоянии и совместно распределять задачи без центрального координатора. В систему встроены модули для планирования маршрутов, избегания столкновений, картирования окружения и динамического планирования задач. Разработчики могут интегрировать новые алгоритмы, расширяя предоставленные интерфейсы, настраивать протоколы связи через файлы конфигурации и визуализировать взаимодействие роботов в моделируемых средах. Совместима с ROS, обеспечивает бесшовный переход от моделирования к реальному оборудованию. Этот каркас ускоряет исследования, предоставляя переиспользуемые компоненты для поведения роевого типа, совместной разведки и автоматизации складов.