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提升道路安全

  • aiMotive

    aiMotive se especializa en tecnología de vehículos autónomos impulsada por IA y soluciones de simulación.
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    ¿Qué es aiMotive?
    aiMotive ofrece software de IA avanzado diseñado para el desarrollo y las pruebas de vehículos autónomos. Sus soluciones de IA incluyen sistemas de percepción, entornos de simulación y herramientas de desarrollo que mejoran la fiabilidad y seguridad de las tecnologías de conducción autónoma. Al utilizar IA, crean entornos realistas que los desarrolladores pueden usar para entrenar y probar algoritmos de conducción autónoma, asegurando un rendimiento óptimo en escenarios del mundo real.
    Características principales de aiMotive
    • Simulación de vehículos autónomos
    • Sistemas de percepción de IA
    • Herramientas de desarrollo para tecnología de conducción autónoma
    Pros y Contras de aiMotive

    Desventajas

    No hay información disponible sobre software de código abierto.
    Los detalles de precios no se divulgan públicamente.
    Información limitada sobre desventajas o desafíos del producto.

    Ventajas

    Especializado en tecnología de conducción autónoma impulsada por IA.
    Se centra en la seguridad y eficiencia en la automatización vehicular.
    Utiliza aprendizaje automático avanzado e integración de datos de sensores.
    Precios de aiMotive
    Cuenta con plan gratuitoNo
    Detalles de la prueba gratuita
    Modelo de precios
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturación
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://aimotive.com/

  • AutoDRIVE Cooperative MARL

    Un marco de código abierto basado en múltiples agentes con aprendizaje por refuerzo para el control cooperativo de vehículos autónomos en escenarios de tráfico.
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    ¿Qué es AutoDRIVE Cooperative MARL?
    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.
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