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。

RL Collision Avoidance 提供完整的流程，用於開發、訓練和部署多機器人碰撞避免策略。它提供一套與 Gym 相容的模擬情境，在這些情境中代理人透過增強學習算法學習無碰撞的導航。使用者可以自訂環境參數，利用 GPU 加速以加快訓練速度，並導出學習到的策略。該框架還與 ROS 整合，用於實地測試，支援預訓練模型以立即進行評估，以及提供可視化代理人軌跡與性能指標的工具。

CASA設計為一個模組化即插即用的自主框架，建立在ROS生態系統之上。它采用去中心化架構，每個機器人運行本地規劃器和行為樹節點，並向共享黑板發布世界狀態更新。任務分配通過基於拍賣的算法來根據機器人能力和可用性分配任務。通信層使用標準ROS消息在多機器人網路中同步代理。開發者可以自定義任務參數、整合傳感器驅動和擴展行為庫。CASA支持場景模擬、實時監控和日誌工具。其擴展性設計使研究團隊能試驗新型協同算法，並能在多種機器平台上無縫部署，從無人地面車輛到空中無人機。

Duckietown 結合了低成本硬體、開源軟體和可擴展的生態系統，以學習 AI 和自主性。專為教育而設計，提供從個別學習套件到全面的教室套餐的所有內容。其主要產品 Duckiebot 是一種小型模組化機器人，在迷你城市景觀中互動，反映現實世界情境。這種實踐的方法不僅使學習機器人技術變得有趣，而且深入見解。

多機器人檢查模擬提供一個完整框架，用於模擬並訓練多個自主代理，以在Unity 3D環境中協作完成檢查任務。它與Unity ML-Agents工具箱整合，提供可配置的場景、檢查目標、可調整的獎勵函數與代理行為參數。研究人員可以撰寫自定義環境，定義代理數量，並透過Python API設置訓練流程。此套件支援並行訓練、TensorBoard記錄，並支援包括射線投射、攝像頭影像及位置資料的觀察輸入。調整超參數與環境復雜度後，使用者可以在覆蓋範圍、效率及協調性等指標上基準測試強化學習演算法。開源碼促進擴充用於機器人原型、協作AI研究及多機器人系統的教育示範。

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。