Un marco de código abierto basado en múltiples agentes con aprendizaje por refuerzo para el control cooperativo de vehículos autónomos en escenarios de tráfico.
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.
Características principales de AutoDRIVE Cooperative MARL
Entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada
Sentiance aprovecha la tecnología de IA de vanguardia para convertir datos en bruto de sensores móviles en información detallada sobre el comportamiento de conducción, patrones de movilidad y actividades de estilo de vida. Nuestra inteligencia en el dispositivo garantiza la privacidad de los datos y el consentimiento del usuario, ofreciendo una solución escalable para empresas que buscan aumentar el compromiso del usuario, mejorar la seguridad vial y crear experiencias personalizadas. Con aplicaciones en telemática, seguros, servicios de movilidad y ciudades inteligentes, la plataforma de Sentiance está diseñada para impulsar el cambio de comportamiento y crear impactos significativos en varios sectores.