El agente de IA para automóviles de estacionamiento automático utiliza sensores avanzados y algoritmos para ayudar a los vehículos a estacionarse automáticamente. Al procesar datos en tiempo real de su entorno, la IA puede maniobrar el vehículo con precisión en los espacios de estacionamiento, ya sea en paralelo o perpendicular. Esta tecnología reduce el riesgo de colisiones y mejora la eficiencia del proceso de estacionamiento, impulsando innovaciones en comodidad y seguridad automotriz para los usuarios.

El Agente de IA de Luminar aprovecha la avanzada tecnología lidar y el aprendizaje automático para mejorar la percepción del vehículo, identificar obstáculos con precisión y mejorar la toma de decisiones para una conducción autónoma más segura. Juega un papel crucial en la integración de sensores para proporcionar procesamiento de datos en tiempo real, asegurando que los vehículos puedan navegar de manera eficiente en entornos complejos. Esta tecnología permite a los fabricantes implementar sistemas autónomos que cumplen con las normas de seguridad de la industria mientras optimizan el rendimiento.

Wayve se enfoca en crear tecnologías de conducción autónoma a través de datos y aprendizaje automático. Al emplear aprendizaje por refuerzo profundo, la plataforma permite que los vehículos aprendan de experiencias en tiempo real, adaptándose a diversas condiciones de conducción y entornos. Este enfoque enfatiza una menor dependencia de reglas preprogramadas, promoviendo un sistema de conducción más flexible e inteligente que puede evolucionar a través de experiencias, haciéndolo adecuado para escenarios urbanos y complejos.

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.