Die besten 提升道路安全-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 提升道路安全-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

提升道路安全

  • aiMotive spezialisiert sich auf KI-gesteuerte Technologien für autonome Fahrzeuge und Simulationslösungen.
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    Was ist aiMotive?
    aiMotive bietet fortschrittliche KI-Software, die für die Entwicklung und Testung von autonomen Fahrzeugen konzipiert ist. Ihre KI-Lösungen umfassen Wahrnehmungssysteme, Simulationsumgebungen und Entwicklungstools, die die Zuverlässigkeit und Sicherheit von Technologien für autonomes Fahren verbessern. Durch den Einsatz von KI schaffen sie realistische Umgebungen, die Entwickler nutzen können, um Algorithmen für autonomes Fahren zu trainieren und zu testen, um eine optimale Leistung in realen Szenarien sicherzustellen.
    aiMotive Hauptfunktionen
    • Simulation autonomer Fahrzeuge
    • KI-Wahrnehmungssysteme
    • Entwicklungstools für autonome Fahrtechnologie
    aiMotive Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Keine Informationen über Open-Source-Software verfügbar.
    Preisdetails werden nicht öffentlich bekannt gegeben.
    Begrenzte Informationen über Produktnachteile oder -herausforderungen.

    Vorteile

    Spezialisiert auf KI-gesteuerte autonome Fahrtechnologie.
    Fokussiert auf Sicherheit und Effizienz bei der Fahrzeugautomatisierung.
    Verwendet fortgeschrittenes maschinelles Lernen und Sensordatenintegration.
    aiMotive Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanNo
    Details zur kostenlosen Probeversion
    Preismodell
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    Abrechnungsfrequenz
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://aimotive.com/
  • Eine Open-Source-Mult-Agenten-Verstärkendes Lernen-Framework für die kooperative autonome Fahrzeugsteuerung in Verkehrsszenarien.
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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.
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