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.

VMAS ist ein umfassendes Toolkit zum Aufbau und Training von Multi-Agenten-Systemen mit Deep Reinforcement Learning. Es unterstützt GPU-basiertes Parallel-Rendering von Hunderten von Umgebungsinstanzen, ermöglicht Hochdurchsatz-Datensammlung und skalierbares Training. VMAS umfasst Implementierungen populärer MARL-Algorithmen wie PPO, MADDPG, QMIX und COMA sowie modulare Politik- und Umfeldschnittstellen für schnelle Prototypisierung. Das Framework erleichtert zentrales Training mit dezentraler Ausführung (CTDE), bietet anpassbare Belohnungsformung, Beobachtungsräume und Callback-Hooks für Logging und Visualisierung. Mit seinem modularen Design integriert sich VMAS nahtlos mit PyTorch-Modellen und externen Umgebungen und ist ideal für Forschung in kooperativen, konkurrierenden und gemischten Aufgaben in Robotik, Verkehrssteuerung, Ressourcenverwaltung und Spiel-KI-Szenarien.