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.

Este repositorio proporciona una suite completa de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente, incluyendo MADDPG, DDPG, PPO y más, integrados con benchmarks estándar como el Entorno de Partículas Multi-Agente y OpenAI Gym. Incluye wrappers de entornos personalizables, scripts de entrenamiento configurables, registro en tiempo real y métricas de evaluación del rendimiento. Los usuarios pueden ampliar fácilmente los algoritmos, adaptarlos a tareas personalizadas y comparar políticas en entornos cooperativos y adversarios con mínima configuración.