Многоагентная система автономного сбора отходов — исследовательская платформа, которая использует обучение с подкреплением для обучения отдельных роботов-сборщиков отходов сотрудничеству при планировании маршрутов. Агенты обучаются избегать избыточного покрытия, минимизировать путь и реагировать на динамические модели генерации отходов. Разработан на Python, система включает среду моделирования для тестирования и корректировки политик перед внедрением в реальной среде. Пользователи могут настраивать карты, точки сдачи отходов, датчики агентов и структуры вознаграждений для адаптации поведения к конкретным городским районам или операционным ограничениям.

Многопроцессорная система поиска и спасения в ROS — это робототехнический фреймворк, использующий ROS для развертывания нескольких автономных агентов для проведения скоординированных операций поиска и спасения. Каждый агент использует внутренние датчики и темы ROS для создания карт в реальном времени, избегания препятствий и обнаружения целей. Центральный координатор динамически распределяет задачи в зависимости от состояния агента и отзывов окружающей среды. Система может работать в Gazebo или на физических роботах, позволяя исследователям и разработчикам тестировать и совершенствовать взаимодействие множества роботов, протоколы связи и адаптивное планирование миссий в условиях, приближенных к реальности.