AutoDRIVE Cooperative MARL
0 BewertungenAutoDRIVE Cooperative MARL bietet kooperative Multi-Agenten-Verstärkendes Lernen-Algorithmen und simulierte Fahrumgebungen, die eine koordinierte Entscheidungsfindung für autonome Fahrzeuge ermöglichen. Es unterstützt zentrale Trainings- und dezentrale Ausführungs-Workflows für Kreuzungsmanagement, Platooning und Merge-Szenarien. Entwickler können Umgebungen anpassen, skalierbare Politiken trainieren und die Leistung der Agenten in realistischen Verkehrssimulationen bewerten.
KI-Plattformen & Frameworks
Entwicklungsumgebung
Forschung
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AutoDRIVE Cooperative MARL
AutoDRIVE Cooperative MARL bietet kooperative Multi-Agenten-Verstärkendes Lernen-Algorithmen und simulierte Fahrumgebungen, die eine koordinierte Entscheidungsfindung für autonome Fahrzeuge ermöglichen. Es unterstützt zentrale Trainings- und dezentrale Ausführungs-Workflows für Kreuzungsmanagement, Platooning und Merge-Szenarien. Entwickler können Umgebungen anpassen, skalierbare Politiken trainieren und die Leistung der Agenten in realistischen Verkehrssimulationen bewerten.
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Was ist AutoDRIVE Cooperative MARL?
AutoDRIVE Cooperative MARL ist ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um kooperative Multi-Agenten-Verstärkendes Lernen (MARL)-Politiken für autonome Fahraufgaben zu trainieren und zu deployen. Es integriert sich mit realistischen Simulatoren zur Modellierung von Verkehrsszenarien wie Kreuzungen, Autobahn-Platooning und Merging. Das Framework implementiert zentrales Training mit dezenter Ausführung, sodass Fahrzeuge gemeinsam erlernte Politiken nutzen können, um die allgemeine Verkehrseffizienz und Sicherheit zu maximieren. Benutzer können Umgebungsparameter konfigurieren, aus Baseline-MARL-Algorithmen auswählen, den Trainingsfortschritt visualisieren und die Koordination der Agenten benchmarken.
Wer wird AutoDRIVE Cooperative MARL verwenden?
- Autonomes Fahren Forschungsteams
- Praktiker im Multi-Agenten-Verstärkenden Lernen
- Akademische und universitäre Labore
- Automobilingenieure
- Simulationsentwickler
Wie verwendet man AutoDRIVE Cooperative MARL?
- Schritt 1: Das Repository von GitHub klonen.
- Schritt 2: Python-Abhängigkeiten über pip installieren und die Simulationsumgebung einrichten.
- Schritt 3: Szenarienparameter in den bereitgestellten YAML-Dateien konfigurieren.
- Schritt 4: Einen MARL-Algorithmus auswählen oder implementieren und Hyperparameter anpassen.
- Schritt 5: Trainingsskripte ausführen, um kooperative Politiken zu erlernen.
- Schritt 6: Leistungsmetriken und Agentenverhalten visualisieren.
- Schritt 7: Trainierte Modelle für Evaluierungen in Ziel-Simulatoren deployen.
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von AutoDRIVE Cooperative MARL
Die Hauptfunktionen
- Zentrales Training mit dezentraler Ausführung
- Kooperative Multi-Agenten-RL-Algorithmen
- Konfigurierbare Verkehrsszenarien
- Simulator-Integration und Visualisierung
- Tools zur Leistungsbenchmarking
Die Vorteile
- Verbesserte Verkehrseffizienz und Sicherheit
- Skalierbare Multi-Agenten-Koordination
- Open-Source-Anpassbarkeit
- Erweiterbare Umwelt- und Algorithmusunterstützung
- Reproduzierbare Forschungsabläufe
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von AutoDRIVE Cooperative MARL
- Verkehrsmanagement an Kreuzungen mit koordinierten Agenten
- Fahrzeug-Platooning auf Autobahnen
- Kooperative Merging-Szenarien
- Forschung zur adaptiven Ampelschaltung
- Benchmarking von Multi-Agenten-Koordinationsalgorithmen
FAQs zu AutoDRIVE Cooperative MARL
Unternehmensinformationen zu AutoDRIVE Cooperative MARL
AutoDRIVE Cooperative MARL Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von AutoDRIVE Cooperative MARL?
- Ray RLlib
- PettingZoo MARL
- OpenAI Gym Multi-Agent
- Google TRFL
- SMARTS
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