Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning предоставляет полный набор инструментов для разработки и тестирования систем с несколькими агентами в сочетании с классическими и современными методами планирования маршрутов. Включает реализации алгоритмов таких как A*, Dijkstra, RRT и потенциальных полей, а также настраиваемые модели поведения агентов. Встроенные модули моделирования и визуализации позволяют удобно создавать сценарии, осуществлять мониторинг в реальном времени и анализировать производительность. Предназначен для расширения, пользователи могут добавлять новые алгоритмы планирования или модели решений агентов для оценки совместной навигации и распределения задач в сложных условиях.

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.

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.

PingPath - это революционный навигационный инструмент, созданный для людей с нарушениями зрения. Он объединяет передовые технологии пространственного аудио, данные датчиков LiDAR и искусственный интеллект, чтобы создать погружающий опыт навигации. Предоставляя информацию о окружающей среде в реальном времени с помощью аудиокьютов, пользователи могут легко идентифицировать объекты вокруг них, увеличивая уверенность при навигации по сложным внутренним средам, таким как торговые центры, аэропорты или офисные здания. PingPath не только способствует независимости, но также улучшает качество жизни многих людей, снижая барьеры в повседневной деятельности.

Flocking Multi-Agent предоставляет модульную библиотеку для моделирования автономных агентов, демонстрирующих ройный интеллект. Включает основные поведенческие алгоритмы — сцепление, разделение и согласование — а также избегание препятствий и динамическое преследование цели. Используя Python и Pygame для визуализации, фреймворк позволяет настраивать параметры, такие как радиус соседей, максимальную скорость и силу поворота. Поддерживает расширение за счет пользовательских функций поведения и интеграционных хуков для робототехники или игровых движков. Идеально подходит для экспериментов в области ИИ, робототехники, разработки игр и академических исследований, показывая, как простые локальные правила приводят к сложным глобальным формированием.

Godot Steering AI Framework — это специализированное расширение для движка Godot, которое позволяет разработчикам оснащать NPC, врагов и автономных персонажей реалистичным движением и схемами принятия решений. Предоставляя набор предустановленных поведенческих моделей и их комбинацию через взвешенное смешивание, пользователи могут добиться плавного следования по пути, динамического обхода препятствий, формирования групп и реактивного преследования или уклонения. Этот фреймворк упрощает навигацию на базе ИИ, позволяя сосредоточиться на механике игры, а не на низкоуровневом коде перемещения, и поддерживает проекты как в 2D, так и в 3D с минимальными настройками.