AutoDRIVE Cooperative MARL es un marco de código abierto diseñado para entrenar y desplegar políticas de aprendizaje por refuerzo multiactores cooperativos para tareas de conducción autónoma. Se integra con simuladores realistas para modelar escenarios de tráfico como intersecciones, formación de convoy en autopistas y escenarios de fusión. El marco implementa entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada, permitiendo que los vehículos aprendan políticas compartidas que maximicen la eficiencia y seguridad del tráfico global. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno, escoger algoritmos MARL de referencia, visualizar el progreso del entrenamiento y evaluar la coordinación de los agentes.

El entorno de búsqueda cooperativa proporciona un entorno de aprendizaje por refuerzo multiagente flexible y compatible con gym, diseñado para tareas de búsqueda cooperativa en espacios en cuadrícula discretos y continuos. Los agentes operan bajo observabilidad parcial y pueden compartir información basándose en topologías de comunicación personalizables. El marco soporta escenarios predefinidos como búsqueda y rescate, seguimiento de objetivos dinámicos y mapeo colaborativo, con API para definir entornos personalizados y estructuras de recompensa. Se integra a la perfección con bibliotecas RL populares como Stable Baselines3 y Ray RLlib, incluye utilidades de registro para análisis de rendimiento y herramientas de visualización integradas para monitoreo en tiempo real. Los investigadores pueden ajustar tamaños de cuadrículas, conteo de agentes, rangos de sensores y mecanismos de compartición de recompensas para evaluar estrategias de coordinación y probar nuevos algoritmos de manera efectiva.