AutoDRIVE Cooperative MARL
0 ReseñasAutoDRIVE Cooperative MARL proporciona implementaciones listas para usar de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multi-agente como MADDPG y PPO, integrados con el simulador AutoDRIVE para entrenar vehículos autónomos en tareas cooperativas como fusiones de carril, gestión de intersecciones y convoy.
Plataformas y frameworks de IA
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#funciones de recompensa para conducción
#definición de tareas para agentes
#simulador de conducción de alta fidelidad
#evaluación de vehículos autónomos
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AutoDRIVE Cooperative MARL
AutoDRIVE Cooperative MARL proporciona implementaciones listas para usar de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multi-agente como MADDPG y PPO, integrados con el simulador AutoDRIVE para entrenar vehículos autónomos en tareas cooperativas como fusiones de carril, gestión de intersecciones y convoy.
Plataformas y frameworks de IA
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¿Qué es AutoDRIVE Cooperative MARL?
AutoDRIVE Cooperative MARL es un marco alojado en GitHub que combina el simulador de conducción urbana AutoDRIVE con algoritmos adaptables de aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye scripts de entrenamiento, envoltorios de entorno, métricas de evaluación y herramientas de visualización para desarrollar y evaluar políticas de conducción cooperativa. Los usuarios pueden configurar los espacios de observación de los agentes, funciones de recompensa y hiperparámetros de entrenamiento. El repositorio soporta extensiones modulares, permitiendo definiciones personalizadas de tareas, aprendizaje por currículo y seguimiento del rendimiento para la investigación en coordinación de vehículos autónomos.
¿Quién usará AutoDRIVE Cooperative MARL?
- Investigadores en vehículos autónomos
- Desarrolladores de aprendizaje por refuerzo multi-agente
- Estudiantes de robótica e IA
- Ingenieros de simulación
- Instructores académicos
¿Cómo usar AutoDRIVE Cooperative MARL?
- Paso 1: Clona el repositorio: git clone https://github.com/Tinker-Twins/AutoDRIVE-Coopertitive-MARL.git
- Paso 2: Instala dependencias usando pip install -r requirements.txt
- Paso 3: Descarga o compila el simulador AutoDRIVE y configura su ruta
- Paso 4: Modifica los archivos de configuración de entrenamiento para escenarios y algoritmos deseados
- Paso 5: Ejecuta los scripts de entrenamiento (por ejemplo, python train_maddpg.py) para entrenar a los agentes
- Paso 6: Usa scripts de evaluación para probar las políticas aprendidas en simulación
- Paso 7: Visualiza los resultados con utilidades de graficación integradas o intégralos en tus aplicaciones
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de AutoDRIVE Cooperative MARL
Las características principales
- Implementaciones de MADDPG, PPO y otros algoritmos de aprendizaje por refuerzo multi-agente
- Integración del simulador AutoDRIVE con escenarios urbanos de conducción
- Envoltorios de entorno y funciones de recompensa personalizables
- Scripts de entrenamiento y evaluación con soporte de registros
- Utilidades de visualización y gráficos de rendimiento
- Soporte para aprendizaje por currículo y puntos de control de políticas
Los beneficios
- Acelera la investigación en conducción cooperativa con código listo para usar
- Diseño modular para fácil extensión y personalización
- Benchmarking de código abierto y reproducible
- Integración sin problemas con un simulador de conducción de alta fidelidad
- Documentación y ejemplos completos
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de AutoDRIVE Cooperative MARL
- Desarrollo de políticas de fusión de carril cooperativo
- Gestión de intersecciones con múltiples agentes autónomos
- Investigación en ploteo de vehículos y coordinación de convoyes
- Benchmarking de algoritmos de RL multi-agente en escenarios de conducción
- Demos educativos para cursos de conducción autónoma
FAQs sobre AutoDRIVE Cooperative MARL
Información de la Compañía AutoDRIVE Cooperative MARL
Reseñas de AutoDRIVE Cooperative MARL
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de AutoDRIVE Cooperative MARL?
- PettingZoo Multi-Agent Environments
- Ray RLlib Multi-Agent Toolkit
- OpenAI Gym MultiAgentParticleEnv
- Mava Multi-Agent RL Framework
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