多智能體無人機環境是基於OpenAI Gym與PyBullet建立的Python套件，提供可自訂的多智能體模擬。用戶可以定義多個具有運動與動力模型的無人機代理，探索隊形飛行、目標追蹤與障礙避讓等合作任務。此環境支持模組化任務配置、逼真碰撞偵測與感測器模擬，同時允許自定義獎勵與去中心化策略。開發者可整合自家強化學習演算法，評估在不同場景下的效能，並即時視覺化代理軌跡與度量。其開源設計鼓勵社群貢獻，適合用於研究、教學及高階多智能體控制原型開發。

NavGround是一個全面的AI驅動導航框架，提供反應式運動規劃、避障和路徑生成，適用於2D環境下的差動與全向機器人。它整合動態地圖表示與傳感器融合技術，能識別靜態與動態障礙物，運用速度障礙法計算符合機器人運動學和動力學的無碰撞速度。輕巧的C++庫提供模組化API並支援ROS，可與SLAM系統、路徑規劃器和控制迴路無縫整合。NavGround的即時性能與動態適應能力，使其適用於在擁擠或動態場景中運作的服務機器人、自主車輛與研究原型。其可定製的成本函數與擴展架構，方便快速實驗及優化導航行為。

Waymo 的人工智能系統通過利用傳感器、先進算法和機器學習的組合來驅動其自駕車輛。這項技術能自動導航於複雜的城市環境中，避開障礙物並遵循交通法規，而無需人類干預。Waymo 的目標是創造更安全的道路，並提供方便的交通選擇給每個人。該平台利用其車隊的實時數據，持續改善駕駛性能和安全性。

ePH-MAPF提供一個高效的流程，用於計算數十到數百代理人在格子地圖上的無碰撞路徑。它採用優先啟發式、增量搜尋技術與可自訂的成本度量（曼哈頓距離、歐幾里得距離），在速度與解決方案品質之間取得平衡。使用者可以選擇不同的啟發式函數，將函數整合到Python機器人系統中，並在標準MAPF場景中進行效能基準測試。程式碼模組化且有良好文件，方便研究人員和開發者擴展適用於動態障礙或特殊環境。

多代理機器人系統專案提供一個模組化的Python平台，用於開發、模擬和部署合作機器人團隊。其核心實現去中心控制策略，使機器人可以共享狀態資訊並協作分配任務，無需中央協調器。系統包括路徑規劃、碰撞避免、環境映射及動態任務排程等模組。開發者可以擴展提供的介面整合新算法、通過配置文件調整通信協議，以及在模擬環境中視覺化機器人互動。與ROS兼容，支持從模擬到實體硬體部署的無縫轉換。此框架促進了蜂群行為、協作探索和倉庫自動化實驗的研究進展。

自動停車車輛的AI代理利用先進的感測器和算法，幫助車輛自動停車。通過處理其周圍環境的即時數據，AI能夠準確地將車輛操控進入停車位，無論是平行或垂直。這項技術降低了碰撞的風險，並提高了停車過程的效率，推動了用戶自動車輛的便利性和安全性的創新。