AutoDRIVE Cooperative MARL
0 BewertungenAutoDRIVE Cooperative MARL bietet einsatzbereite Implementierungen von Multi-Agenten-RL-Algorithmen wie MADDPG und PPO, integriert mit dem AutoDRIVE-Simulator, um autonome Fahrzeuge bei kooperativen Aufgaben wie Spurwechsel, Kreuzungsmanagement und Platooning zu trainieren.
KI-Plattformen & Frameworks
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#Benchmarking autonomer Fahrzeuge
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AutoDRIVE Cooperative MARL
AutoDRIVE Cooperative MARL bietet einsatzbereite Implementierungen von Multi-Agenten-RL-Algorithmen wie MADDPG und PPO, integriert mit dem AutoDRIVE-Simulator, um autonome Fahrzeuge bei kooperativen Aufgaben wie Spurwechsel, Kreuzungsmanagement und Platooning zu trainieren.
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Was ist AutoDRIVE Cooperative MARL?
AutoDRIVE Cooperative MARL ist ein auf GitHub gehostetes Framework, das den AutoDRIVE-Stadtverkehrssimulator mit anpassbaren Multi-Agenten-Verstärkendem Lernen-Algorithmen kombiniert. Es beinhaltet Trainingsskripte, Umwelt-Wrapper, Bewertungsmessungen und Visualisierungstools zur Entwicklung und Benchmarking kooperativer Fahrstrategien. Nutzer können Beobachtungsräume der Agenten, Belohnungsfunktionen und Traininghyperparameter konfigurieren. Das Repository unterstützt modulare Erweiterungen, die benutzerdefinierte Aufgaben, Curriculum-Learning und Leistungsüberwachung für die Forschung zur Koordination autonomer Fahrzeuge ermöglichen.
Wer wird AutoDRIVE Cooperative MARL verwenden?
- Forscher im Bereich autonomes Fahren
- Entwickler von Multi-Agenten-RL
- Studenten in Robotik und KI
- Simulationsingenieure
- Akademische Dozenten
Wie verwendet man AutoDRIVE Cooperative MARL?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository: git clone https://github.com/Tinker-Twins/AutoDRIVE-Coopertitive-MARL.git
- Schritt 2: Installieren Sie Abhängigkeiten via pip install -r requirements.txt
- Schritt 3: Laden oder bauen Sie den AutoDRIVE-Simulator und konfigurieren Sie seinen Pfad
- Schritt 4: Ändern Sie die Trainingskonfigurationsdateien für gewünschte Szenarien und Algorithmen
- Schritt 5: Starten Sie die Trainingsskripte (z.B. python train_maddpg.py), um Agenten zu trainieren
- Schritt 6: Verwenden Sie Bewertungs-Skripte, um gelernte Strategien in der Simulation zu testen
- Schritt 7: Visualisieren Sie Ergebnisse mit integrierten Diagrammfunktionen oder integrieren Sie sie in Ihre Anwendungen
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von AutoDRIVE Cooperative MARL
Die Hauptfunktionen
- Implementierungen von MADDPG, PPO und anderen Multi-Agenten-RL-Algorithmen
- Integration des AutoDRIVE-Simulators mit Szenarien für den Stadtverkehr
- Anpassbare Umwelt-Wrapper und Belohnungsfunktionen
- Trainings- und Bewertungs-Skripte mit Logging-Unterstützung
- Visualisierungs- und Leistungsdiagrammfunktionen
- Unterstützung für Curriculum-Learning und Policy-Checkpointing
Die Vorteile
- Beschleunigt die Forschung im Bereich kooperatives Fahren mit fertigem Code
- Modulares Design für einfache Erweiterungen und Anpassungen
- Open-Source und reproduzierbares Benchmarking
- Nahtlose Integration mit einem hochauflösenden Fahrzeugsimulator
- Umfassende Dokumentation und Beispiele
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von AutoDRIVE Cooperative MARL
- Entwicklung einer kooperativen Spurwechsel-Strategie
- Kreuzungsmanagement mit mehreren autonomen Agenten
- Forschung zu Fahrzeugplatooning und Konvoi-Koordination
- Benchmarking von Multi-Agenten-RL-Algorithmen in Fahrszenarien
- Bildungs-Demos für Kurse im Bereich autonomes Fahren
FAQs zu AutoDRIVE Cooperative MARL
Unternehmensinformationen zu AutoDRIVE Cooperative MARL
AutoDRIVE Cooperative MARL Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von AutoDRIVE Cooperative MARL?
- PettingZoo Multi-Agent Environments
- Ray RLlib Multi-Agent Toolkit
- OpenAI Gym MultiAgentParticleEnv
- Mava Multi-Agent RL Framework
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