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.

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.