RL Collision Avoidance предоставляет полный конвейер для разработки, обучения и внедрения политик избегания столкновений для мульти-роботов. Предлагает набор сценариев симуляции, совместимых с Gym, где агенты учатся избегать столкновений с помощью алгоритмов обучения с подкреплением. Пользователи могут настраивать параметры окружения, использовать GPU для ускоренного обучения и экспортировать полученные политики. Фреймворк также интегрирован с ROS для тестирования в реальных условиях, поддерживает предварительно обученные модели для немедленной оценки и оснащен инструментами для визуализации траекторий агентов и метрик производительности.

Aurora Innovation специализируется на создании инновационных ИИ-технологий для автономных автомобилей. Их системы используют глубокое обучение и робототехнику для улучшения восприятия, планирования и управления, позволяя автомобилям безопасно и эффективно двигаться в различных условиях. Программное обеспечение Aurora интегрируется с существующими платформами транспортных средств, предлагая производителям надежный путь к автономии, сосредоточившись на тестировании в реальных условиях и безопасности.