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.

Covariant предоставляет современные решения для роботизированной автоматизации, основанные на ИИ, адаптированные для секторов логистики и складов. Их системы используют продвинутые модели базовой робототехники для выполнения сложных задач с высокой точностью и гибкостью, уменьшая зависимость от ручного труда. Интегрируя этих интеллектуальных роботов, компании могут достичь бесшовной автоматизации, улучшенной точности и операционной эффективности. Технология Covariant предназначена для адаптации к изменениям в SKU и предметах, что позволяет создавать масштабируемые и надежные решения автоматизации, которые развиваются вместе с потребностями бизнеса.

Gather AI использует передовую технологию дронов и современные алгоритмы ИИ для автоматизации управления запасами на складе. Их решения используют флоты дронов, которые могут автономно перемещаться по складам, захватывать детализированные изображения запасов и обрабатывать эти данные с помощью машинного обучения. Это облегчает отслеживание запасов в реальном времени, точный подсчет запаса и эффективное использование пространства. Компании получают выгоду от повышения производительности, сокращения трудозатрат и минимизации неточностей в запасах, что в конечном итоге увеличивает общую операционную эффективность.